opencv实现视频里人数统计
基于图像的人数统计属于模式识别问题，可应用于安防领域。
先放个最近的人数教室人头统计图
传统的方法包括：1）视频捕获；2）目标提取（背景建模、前景分析）——常见方法有高斯背景建模、帧差法、三帧差法等；3）目标识别（模式识别、特征点分析），如人脸识别，头肩部识别等，OpenCV里可以使用Hear特征、级联分类器来进行特征检测；4）目标跟踪——基本方法有直方图特征匹配和运动目标连续性匹配，opencv里可以使用CamShift算法直接对彩色图像进行分析；5）轨迹分析——根据目标的运动轨迹计算目标目标运动方向和位移，判断目标是进入还是离开指定区域，从而对目标进行数目统计。
前段时间我接到一个项目，需要统计公交车的人数，于是我就利用python-opencv对人头统计了一下，然后利用轨迹分析计算目标运动的方向和位移，来判断目标是上公交还是下公交。
下面我先贴出如何利用python-opencv来统计一下图片中的人脸数目吧，人脸检测注释请参考我的上一篇博客：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
face_cascade=cv2.CascadeClassifier("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
eye_cascade=cv2.CascadeClassifier("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_eye.xml")
i = cv2.imread('1.jpg')
print i.shape
gray=cv2.cvtColor(i,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)
l=len(faces)
print l
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(i,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
cv2.putText(i,'face',(w/2+x,y-h/5),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,2.0,(255,255,255),2,1)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = i[y:y+h, x:x+w]
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
cv2.putText(i,"face count",(20,20),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,2.0,(255,255,255),2,1)
cv2.putText(i,str(l),(230,20),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,2.0,(255,255,255),2,1)
#cv2.putText(i,"eyes count",(20,60),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,2.0,(255,255,255),2,1)
print i.shape #cv2.putText(i,str(r),(230,60),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,2.0,(255,255,255),2,1)
cv2.imshow("img",i)
cv2.waitKey(0) 我们看一下原图
处理完之后的效果：
从图片中看到，检测效果有点不准，我们只需要数框就可以得到人脸的个数了，并用上篇博客中降到的putText函数将人数在图片中打印出来。
接下来，我们可以检测视频中的人脸数目，然后进行统计，同样也可以自己训练分类器，实现人头检测然后统计，我在这只给出系统已经训练好的分类器。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
face_cascade=cv2.CascadeClassifier("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")
eye_cascade=cv2.CascadeClassifier("/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_eye.xml")
cap=cv2.VideoCapture('test.avi')
while True:
ret,frame=cap.read()
i=frame
# print i.shape
gray=cv2.cvtColor(i,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5)
l=len(faces)
print l
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(i,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
cv2.putText(i,'face',(w/2+x,y-h/5),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,2.0,(255,255,255),2,1)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = i[y:y+h, x:x+w]
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
cv2.putText(i,"face count",(20,20),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,2.0,(255,255,255),2,1)
cv2.putText(i,str(l),(230,20),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN,2.0,(255,255,255),2,1)
cv2.imshow("rstp",i)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
exit(0)copy以上代码就可以检测视频中人脸的个数了，大家可自行玩开，由于上传匆忙，代码可能出现错行，大家如果需要完整代码，可留下邮箱，小编将完整项目代码发入邮箱，有错欢迎大家指正。
