✔ Detección humana en tiempo real y contado
- Un modelo
Faster RCNN inception v2 Python de Inception V2 basado en TensorFlow para detectar y contar a los humanos en imágenes, videos y cámara en tiempo real. - Utilizado gráfico
frozen_inference_graph.pb congelado para manejar la detección. - Visualice los datos utilizando
Enumeration Plot y Avg. Accuracy Plot .
? Requisitos:
- Python 3
- tkinter
- caja de mensajes
- Pilotear
- CV2
- argparse
- matplotlib.pyplot
- numpy
- tiempo
- sistema operativo
- flujo tensor
- FPDF
? ¿Cómo funciona este script:
- El usuario solo necesita descargar el archivo y ejecutar Main.py en su sistema local.
- En la ventana inicial de la aplicación, el usuario podrá ver la opción Inicio y salida, utilizando la cual el usuario puede iniciar la aplicación o salir de la aplicación.
- Cuando el usuario inicia la aplicación usando el botón de inicio, se abrirá una nueva ventana, que permite al usuario con opciones como, detectar desde imagen, detectar desde video o detectar desde la cámara.
- Cuando el usuario selecciona cualquiera de las dos primeras opciones, debe seleccionar los archivos respectivos usando el botón Seleccionar.
- El usuario puede obtener una vista previa del archivo seleccionado con el botón Vista previa y detectar y contar los humanos usando el botón Detect.
- Y cuando el usuario selecciona, la última opción de detectar a través de la cámara, el usuario debe abrir la cámara, utilizando el botón Abrir cámara, tan pronto como se abra la cámara, se inicia el proceso de detección.
- Después de que se complete el proceso de detección o el usuario lo completa manualmente, se trazan dos gráficos,
- 1.) Parcela de enumeración (recuento humano versus tiempo) y
- 2.) AVG. Parcela de precisión (Avg. Precisión versus tiempo).
- Junto con estas dos tramas, también aparece una opción para generar un informe de multitud, al hacer clic en él, se genera un informe de multitud en forma de PDF y se guarda de manera autmáticamente en la ubicación del archivo del proyecto.
- En el informe de la multitud GNADA, habrá información como, ¿cuál es el recuento humano máximo, la precisión máxima, Max AVG? Precisión, y también un estado de dos líneas sobre la multitud.
Purrpose:
- Estos scripts ayudan al usuario a obtener fácilmente el recuento de humanos a través de la imagen, el video o la cámara en tiempo real, y luego también análisis de la multitud a través del informe de la multitud.
? Pasos de compilación:
- Instale todas las bibliotecas requeridas.
- Después de eso, descargue el archivo de código y ejecute Main.py en el sistema local.
- Luego, el script comenzará a ejecutarse y el usuario puede explorarlo detectando el humano y también obteniendo el recuento.
? Capturas de pantalla:
? Stargazers con el tiempo:
?
? Colaboradores:
