如何在OpenCV Python中检测图像中的人物？

要在图像中检测人物并绘制围绕它们的边界框，可以使用以下步骤−

• 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的Python库是 OpenCV 。确保您已经安装了它。

• 使用 cv2.imread() 以灰度方式读取输入图像。指定完整的图像路径。

• 初始化 HOG 描述符对象 hog = cv2.HOGDescriptor() ，并将SVM检测器设置为默认人物检测器 hog.setSVMDetector() 。

• 使用 hog.detectMultiScale() 检测输入图像中的人类。它以 (x，y，w，h) 格式返回检测到的人物的坐标。

• 循环遍历图像中检测到的所有人物，并使用 cv2.rectangle() 在原始图像中绘制围绕检测到的人物的边框。

• 显示带有围绕人类的绘制边框的图像。

让我们来看看下面的示例，以获得更清晰的理解。

我们将使用此图像作为 输入文件 ，用于以下示例−

例子

在此示例中，使用Hog描述符检测输入图像中的人类。

# 导入所需的库
import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('people1.jpg')

# 初始化HOG描述符
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 检测输入图像中的人类
(humans, _) = hog.detectMultiScale(image, winStride=(10, 10),
padding=(32, 32), scale=1.1)

# 获取检测到的人数
print('Human Detected : ', len(humans))

# 循环遍历所有已检测到的人类
for (x, y, w, h) in humans:
   pad_w, pad_h = int(0.15 * w), int(0.01 * h)
   cv2.rectangle(image, (x + pad_w, y + pad_h), (x + w - pad_w, y + h - pad_h), (0, 255, 0), 2)

# 显示输出图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出

当您运行以上Python程序时，它将产生以下 输出 −

检测到的人数：4

并且我们得到了以下输出窗口 −

检测到的人员周围的边框用绿色绘制。