✔ Detecção e contagem humanas em tempo real
- Um modelo Python
Faster RCNN inception v2 para detectar e contar humanos em imagens, vídeos e câmera em tempo real. - Utilizou o gráfico congelado
frozen_inference_graph.pb para lidar com a detecção. - Visualize os dados usando
Enumeration Plot e Avg. Accuracy Plot .
? Requisitos:
- Python 3
- tkinter
- MessageBox
- Pil
- cv2
- argparse
- matplotlib.pyplot
- Numpy
- tempo
- OS
- tensorflow
- FPDF
? Como esse script funciona:
- O usuário só precisa baixar o arquivo e executar o main.py em seu sistema local.
- Na janela de partida do aplicativo, o usuário poderá ver a opção Iniciar e sair, usando qual usuário pode iniciar o aplicativo ou sair do aplicativo.
- Quando o usuário inicia o aplicativo usando o botão Iniciar, uma nova janela será aberta, o que permite que o usuário com opções como, detecte a partir da imagem, detecte no vídeo ou detecte na câmera.
- Quando o usuário seleciona qualquer uma das duas primeiras opções, ele precisa selecionar os respectivos arquivos usando o botão Selecionar.
- O usuário pode visualizar o arquivo selecionado usando o botão Visualizar e detectar e contar os humanos usando o botão Detect.
- E quando o usuário selecionar, a última opção de detectar a câmera, o usuário precisa abrir a câmera, usando o botão Abrir a câmera, assim que a câmera abrir, o processo de detecção será iniciado.
- Após a conclusão do processo de detecção ou o usuário o concluir manualmente, dois gráficos são plotados,
- 1.) Lote de enumeração (contagem humana vs. tempo) e
- 2.) Avg. Gráfico de precisão (Avg. Precisão vs. Time).
- Juntamente com esses dois gráficos, uma opção para gerar relatório da multidão também aparece, ao clicar nele, um relatório da multidão na forma de PDF é gerado pela ANS salva automaticamente no local do arquivo do projeto.
- No relatório da multidão gênero, haverá informações como, o que é o Max Human Count, Max Accuracy, Max AVG. Precisão, e também um status de duas linhas sobre a multidão.
?
- Esses scripts ajudam o usuário a obter facilmente a contagem do humano através da imagem, vídeo ou câmera em tempo real e, posteriormente, também a análise da multidão através do relatório da multidão.
? Etapas de compilação:
- Instale todas as bibliotecas necessárias.
- Depois disso, faça o download do arquivo de código e execute main.py no sistema local.
- Em seguida, o script começará a executar e o usuário pode explorá -lo detectando o humano e também obtendo a contagem dele.
? Capturas de tela:
? Stargazers com o tempo:
? Empilhadores ao longo do tempo:
? Colaboradores:
