Real Time Human Detection Counting

✔リアルタイムの人間の検出とカウント

• リアルタイムの画像、ビデオ、カメラで人間を検出および数えるための、 Faster RCNN inception v2ベースにしたTensorFlowベースのRCNNインセプション。
• 事前に訓練されたfrozen_inference_graph.pbフローズグラフを使用して、検出を処理しました。
• Enumeration PlotとAvg. Accuracy Plot 。

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？要件 ：

• Python 3
• tkinter
• メッセージボックス
• ピル
• CV2
• Argparse
• matplotlib.pyplot
• numpy
• 時間
• OS
• Tensorflow
• FPDF

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？このスクリプトの仕組み：

• ユーザーはファイルをダウンロードして、ローカルシステムでmain.pyを実行するだけです。
• アプリケーションの開始ウィンドウで、ユーザーはStart and Exitオプションを表示し、どのユーザーがアプリケーションを開始したり、アプリケーションから終了できるかを使用します。
• ユーザーが[スタート]ボタンを使用してアプリケーションを起動すると、新しいウィンドウが開きます。これにより、ユーザーは画像から検出、ビデオから検出、カメラから検出されます。
• ユーザーが最初の2つのオプションのいずれかを選択した場合、[選択]ボタンを使用してそれぞれのファイルを選択する必要があります。
• ユーザーは、プレビューボタンを使用して選択したファイルをプレビューし、検出ボタンを使用して人間を検出およびカウントできます。
• また、ユーザーがカメラを介して検出する最後のオプションである場合、ユーザーはカメラボタンを使用してカメラを開く必要があります。カメラが開くとすぐに、検出プロセスが開始されます。
• 検出プロセスが完了した後、ユーザーが手動で完了した後、2つのグラフがプロットされ、
  • 1.）列挙プロット（人間のカウント対時間）および
  • 2.）平均。精度プロット（精度と時間）。
• この2つのプロットに加えて、クラウドレポートを生成するオプションも表示されます。クリックすると、PDFの形式のクラウドレポートがプロジェクトファイルの場所で自動的に保存されます。
• GenRatedの群衆報告書には、最大人間のカウント、最大精度、最大AVGなどの情報があります。精度、および群衆に関する2つのラインステータス。

？Purrpose：

• このスクリプトは、ユーザーがリアルタイムの画像、ビデオ、またはカメラを通じて人間のカウントを簡単に取得するのに役立ち、その後、クラウドレポートを通じて群衆の分析もできます。

？編集手順：

• 必要なすべてのライブラリをインストールします。
• その後、コードファイルをダウンロードし、ローカルシステムでmain.pyを実行します。
• その後、スクリプトは実行を開始し、ユーザーは人間を検出し、それをカウントすることでそれを探索できます。

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？スクリーンショット：

• 画像：

• ビデオ：

• カメラ：

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？時間の経過とともにスターゲイザー：

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？時間の経過とともにフォーカー：

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？貢献者：