Python OpenCV识别行人入口进出人数统计

Python OpenCV识别行人入口进出人数统计是一个相对复杂的项目，主要包括以下几个步骤：

1.采集视频数据

首先需要采集视频数据，以提供识别和统计的基础。可以使用电子商务平台上的摄像头，也可以在现实中安装专用监控设备。此处可以使用OpenCV自带的视频捕获功能来读取本地视频文件或者IP摄像头的视频流。

2.使用Haar特征级联检测器进行对象检测

在视频数据中检测行人，可以使用Haar级联检测器。OpenCV中提供了基于Haar特性的人脸和人眼检测器，同样也可以使用该技术实现人体检测。检测器用于匹配对象的形状，以此来判断是否存在行人，需要首先创建自己的级联检测器，并加载训练用的正负样本数据，以此构建出准确率高的级联检测器。

3.数据预处理

处理视频帧，以便于接下来的行人检测和统计。需要先将采集到的数据进行预处理，包括帧间差分、二值化、形态学过滤等操作，以减少噪声影响，提高检测和分析的准确性。 OpenCV提供了一系列图像处理功能，包括滤波和降噪等，这个环节的处理对精度的提高比较显著。

4.行人检测和统计

在处理后的帧中运行级联检测器，检测是否有行人进出，根据行人的轨迹和方向，统计出行人入口进出人数。处理算法需要对检测出的行人进行位置跟踪和统计计数。其中，应定义好进出口的区域，并设置一定的限制，确保行人的进出全都能被识别和统计到。同时，需要考虑到有多个行人同时进出，会出现计数错误的情况。这个问题可以通过采用多种算法统计行人来解决。

上面的步骤可以通过如下两个实例进行说明：

示例一：

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')   # 读取视频档案

# 载入AdaBoost分类器
body_classifier = cv2.CascadeClassifier('body_classifier.xml') 

# 处理每一帧并检测行人
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        # 将帧转换为灰度图像，以方便处理
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 检测行人
        bodies = body_classifier.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)

        # 绘制矩形框
        for (x, y, w, h) in bodies:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)

        cv2.imshow('Pedestrian Detection', frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码通过OpenCV提供的CascadeClassifier库，调用了预先训练好的人体检测器，并在每一帧中进行行人识别和绘制。读者可以自行下载已经训练好的人体检测器。

示例二：

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")

subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(detectShadows = False)   # 引入背景差分器
area_cropped = None   # 其他区域可随意裁剪

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        # 减小帧中的噪声影响
        blur = cv2.GaussianBlur(frame, (7, 7), 0)
        # 获取发生改变的物体的区域
        mask = subtractor.apply(blur)
        _, mask = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

        # 膨胀操作
        kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
        mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations = 5)

        # 边缘检测
        contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

        for contour in contours:
            if cv2.contourArea(contour) < 10000:
                continue

            (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)

            # 只统计进入区域中的行人
            if area_cropped is None:
                area_cropped = np.zeros(mask.shape[:2], dtype = "uint8")
                cv2.rectangle(area_cropped, (1000, 0), (1800, 720), 255, -1)

            if area_cropped[y:x+h, x:x+w].sum() > 0:
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

        cv2.imshow("Pedestrian Detector", frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用OpenCV库中的背景差分技术，对视频帧进行预处理。在预处理后，通过轮廓检测找到发生变化的区域。之后，只统计进入区域中的行人，其余部分则忽略。该代码只是一个简单实例，读者可自行扩展其功能。