使用OpenCV-Python进行行人检测

行人检测是几乎所有现代应用的关键组成部分，包括自动驾驶汽车或城市安全系统。由于行人检测涉及诸如尺寸变化等操作，OpenCV 中丰富的特性使得在利用 Python 绑定进行有效检测成为可能。CV 开发者现在可以设计在实时和高效率参数内运行的解决方案，从而应用 OpenCV。在本节中，我们将解释基本技术，并说明行人检测中涉及的潜在困难以及 OpenCV-Python 的改进。

识别行人的主要策略

对于任何行人检测方法来说，一个具有挑战性的任务是，有许多因素会影响行人的外观，例如一个人的服装、遮挡、天气条件和光照。使用 OpenCV 进行行人检测主要有两种方法：

经典方法

过去，行人检测是通过手动设计的特征和分类器来执行的。OpenCV 提供了几种经典的行人检测方法，在需要低计算容量的应用中可以使用。这些方法包括：

1. 方向梯度直方图 (HOG)

HOG 描述符表示图像的梯度，以寻找物体的形状和结构；然而，它在检测行人时最有效。HOG 算法将图像分解为单元格，计算单元格内容的梯度直方图，并缩放结果直方图。图像的所有单元格信息被累积起来以描绘图像。当与 SVM（支持向量机） 分类器集成时，它可以成功地识别行人。

2. Haar 级联

Haar 级联是另一种经典的物体检测方法，常用于人脸检测。例如，OpenCV 有一个用于检测行人的 Haar 级联分类器，但它已经预先训练好。它通过对图像使用滑动窗口方法来工作，然后将每个窗口分离出来以确定它是否包含行人。然而，与当今的 深度学习 技术相比，Haar 级联速度相对较慢，精度也较低。尽管有效，但 Haar 级联通常比现代的基于深度学习的方法慢且精度较低。

基于深度学习的方法

目前，随着深度学习的发展，行人检测变得更加高效。尽管 OpenCV 支持集成 ML 模型，但这些模型在复杂环境中表现出优越的性能。一些著名的模型包括：

1. YOLO (You Only Look Once)

YOLO 是一个实时强大的物体检测模型，可以在一帧中检测出行人等多个物体。特别是 YOLO，它将图像分割成一个网格，对于网格中的每个单元格，它会预测以下内容：物体的边界框和类别概率。该方法以其更快、更高效的计算而闻名，因此适用于自动驾驶汽车等需要实时功能的应用程序。

2. SSD (Single Shot Multibox Detector)

SSD 是另一种实时且非常准确的物体检测模型，能够检测行人。它使用的机制是在不同尺度的图像上使用 卷积神经网络（CNN） 来发现不同大小的物体。特别是，在图像中有小型行人或背景行人时，SSD 表现良好。

3. Faster R-CNN

Faster R-CNN 是一个两阶段的物体检测方法。首先，它建议行人可能存在的区域，然后它进一步预测这些区域的边界框。

OpenCV 与深度学习模型的集成

cv2.dnn 是 OpenCV 的深度学习模块，允许加载和运行在 TensorFlow、Caffe 和 PyTorch 中训练的模型。这种灵活性使得开发者能够将当前最先进的模型集成到他们的 OpenCV 代码中进行行人检测。例如，你可以使用 YOLO 或 SSD（一个流行的深度学习物体识别模型），并结合 OpenCV 来运行实时行人检测。

在 OpenCV 中实现基于深度学习的检测步骤

步骤 1：加载预训练模型

值得一提的是，你可以使用 cv2.dnn.readNet() 函数将几乎任何神经网络（如 YOLO 或 SSD）加载到 OpenCV 中。Caffe、TensorFlow 等格式都得到支持，并且 OpenCV 附带这些格式以配合预训练模型使用。

步骤 2：准备图像/帧

预处理图像对于深度学习模型至关重要。使用 OpenCV 的 cv2.dnn.blobFromImage() 函数将输入帧调整到所需大小，标准化像素值，并将图像转换为正确的格式。

步骤 3：运行推理

预处理后，下一步是执行推理（检测）。使用 net.forward() 将输入通过深度学习模型运行，并获取输出预测，包括边界框、类别 ID 和置信度分数。

步骤 4：后处理

一旦做出预测，就会应用非极大值抑制（NMS）等后处理步骤来删除重复的检测，并只保留最相关的边界框。

使用 OpenCV 在 Python 中实现行人检测程序

现在我们将查看下面一段代码，演示如何使用 OpenCV 模块在 Python 中实现行人检测程序。

代码

输出

Requirement already satisfied: opencv-python in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (4.10.0.84)
Requirement already satisfied: opencv-python-headless in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (4.10.0.84)
Requirement already satisfied: numpy in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages (1.26.4)
i2.jpg
i2.jpg(image/jpeg) - 145520 bytes, last modified: 11/22/2024 - 100% done
Saving i2.jpg to i2.jpg

说明

安装和导入库

• 安装必要的库：opencv-python 用于图像处理。numpy 用于处理数值运算。
• 导入所需的模块：cv2（OpenCV）、numpy 和 matplotlib.pyplot 用于可视化结果。

上传和读取图像

• 用户被提示使用 files.upload() 上传图像。
• 使用 OpenCV 的 cv2.imread() 函数读取上传的图像。

显示图像颜色的转换

• OpenCV 使用 BGR 颜色处理，而 matplotlib 使用 RGB。
• 然后使用 cv2.cvtColor() 函数转换颜色格式，以便图像可以使用 Matplotlib 显示。

设置行人检测器

• 使用 cv2.HOGDescriptor() 初始化 OpenCV 的 HOG 描述符（方向梯度直方图）。
• 使用 hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) 加载预训练的行人检测器。

检测行人

• 使用 hog.detectMultiScale() 函数在图像中检测行人。
  
  • winStride：控制滑动窗口扫描图像的步长。较小的值会提高准确性，但会减慢过程。
  • padding：在图像周围添加边框，以便更好地检测边缘附近的行人。
  • scale：调整滑动窗口的大小，以在不同尺度下检测行人。

绘制边界框

• 对于检测到的每个行人，
  
  • 使用 cv2.rectangle() 绘制边界框。
  • 框的颜色在以下之间交替：
    
    • 红色：用于高置信度检测（weights[0] > 0.5）。
    • 海军蓝：用于低置信度检测。

显示输出

• 最终带有边界框的图像被转换回 RGB 格式以供显示。
• 使用 Matplotlib 的 plt.imshow() 显示图像，不带轴标签。

实时检测优化

为了实现 OpenCV 的实时行人检测，可以应用几项优化：

1. 模型优化：您可以使用 OpenCV 的 cv2.dnn 模块加载优化的模型进行推理。例如，TensorFlow Lite 或 ONNX 模型通过减小网络大小和使用更高效的操作来提供更快的性能。
2. GPU 加速：OpenCV 通过使用 GPU 支持硬件加速。对于基于深度学习的模型，这可以显著加快检测过程。使用支持 CUDA 的库或将 OpenCV 与 TensorFlow 或 PyTorch 等框架集成，使开发人员能够利用 GPU 的强大功能。
3. 跟踪和后处理：一旦检测到行人，就可以应用卡尔曼滤波器或 SORT 等其他跟踪算法来将行人跟踪到后续帧中，从而消除重复复杂检测的需要，提高系统效率。

行人检测在各行业的应用

1. 自动驾驶汽车

这是自动驾驶汽车在道路上与众多行人安全行驶所必需的。特别是，行人的实时识别使汽车能够避免事故并提高道路安全。

2. 监控和安全系统

在公共集会区域、限制进入的敏感区域或甚至被隔离的区域，行人检测在监控人群、观察任何可疑人员或识别任何不安全角色方面都可能非常有用。当与面部识别或跟踪结合时，它成为安全方面不可或缺的工具。

3. 医疗保健、日常护理和辅助生活

通过使用行人检测，可以有效地观察有特殊需求的患者，例如老年人，并在需要时给予他们及时的关注。

4. 零售和营销

在零售场景中，行人检测可以计算访客数量并评估人流量模式，从而微调商店布局和设计，增强顾客体验，并分析商店的受欢迎程度。

面临的挑战

尽管行人检测取得了进展，但在实际应用中仍有几项挑战需要解决：

1. 遮挡：行人通常会被物体或其他行人部分遮挡，这给正确检测他们带来了困难。当使用更复杂的方法（如多目标跟踪或姿态估计）时，也可以显式检测被遮挡的区域。
2. 外观变化：在体型方面，行人的大小、姿势和穿着各不相同。虽然 HOG 等技术可能对非标准姿势或伪形状高度敏感，但深度学习程序在这种情况下更具抵抗力。
3. 实时处理：视频中的实时行人检测最好由精度与效率相平衡的模型来完成。更具体地说，尽管基于 YOLO 和 SSD 的初始模型在速度方面很有效，但它们的计算量仍然很高，因此需要进行优化才能在嵌入式系统或低功耗设备上运行。
4. 光照条件：人们发现，光照条件差或高对比度的情况（如明亮的阳光）会严重降低行人检测系统的性能。可以通过图像增强、改变对比度以及在夜间使用红外摄像头来应对这一挑战。

结论

行人检测程序采用 OpenCV HOG + SVM 检测功能，该功能经过预训练，通过在检测到的图像周围绘制边界框来区分行人。它们接收输入图像，进行分析，识别人的形状，并显示结果，这使其非常适合安全系统和监控摄像头等实际应用。

通过理解底层技术、解决挑战和应用优化，开发人员可以构建强大而高效的系统，用于各种领域的实时行人检测。随着行人检测技术的不断发展，将机器学习和人工智能集成到基于 OpenCV 的系统中只会提高它们的准确性和功能。