用python实现监控视频人数统计

下面我将为你详细讲解“用Python实现监控视频人数统计”的完整攻略。

1. 前置条件

首先，我们需要准备好以下的环境：

• Python3
• openCV库
• Numpy库

在准备环境时，需要注意openCV库的版本是否与Python版本兼容。可以通过打开Python命令提示符或Anaconda上的命令行终端，输入以下命令来检查openCV库的版本：

import cv2
print(cv2.__version__)

如果不是最新版本，可以使用以下命令升级：

pip install opencv-python --upgrade

然后，我们还需要准备好一个要监控的视频，以及一张用于背景提取的背景图像。

2. 图像处理

我们需要用到openCV的背景提取技术来实现监控视频人数统计。具体步骤如下：

1. 加载背景图像和要监控的视频。
2. 创建背景提取器对象。
3. 循环读取每一帧图像，通过背景提取器提取前景图像。
4. 对前景图像进行二值化处理。
5. 对二值化后的前景图像进行形态学处理，去除噪声。
6. 检测前景图像中的轮廓，并绘制在输出图像上。
7. 统计前景图像中的轮廓数量，并输出结果。

下面是代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载背景图像和要监控的视频
bg = cv2.imread('background.jpg')
cap = cv2.VideoCapture('monitor.mp4')

# 创建背景提取器对象
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 背景提取
    fgmask = fgbg.apply(frame)

    # 二值化
    thresh = cv2.threshold(fgmask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

    # 形态学去噪
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
    thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

    # 轮廓检测和绘制
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    output = cv2.drawContours(frame, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

    # 统计轮廓数量并输出结果
    count = len(contours)
    cv2.putText(output, 'Count: {}'.format(count), (10, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

    cv2.imshow('output', output)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. 总结

以上是用Python实现监控视频人数统计的攻略，我们使用了openCV的背景提取技术，并对提取出的前景图像进行二值化处理、形态学处理和轮廓检测，最终统计出轮廓数量。通过这种方式，我们可以轻松地在视频中进行人数统计。