✔ в реальном времени обнаружение и подсчеты в реальном времени
- Модель на основе Tensorflow на основе
Faster RCNN inception v2 Python модели для обнаружения и подсчета людей в изображениях, видео и камере в реальном времени. - Используется предварительно обученный
frozen_inference_graph.pb Frozen Graph для обработки обнаружения. - Визуализируйте данные, используя
Enumeration Plot и Avg. Accuracy Plot .
?ТРЕБОВАНИЯ :
- Питон 3
- Тинтер
- Messagebox
- Пилот
- CV2
- Argparse
- matplotlib.pyplot
- Numpy
- время
- ОС
- Tensorflow
- FPDF
? Как работает этот сценарий:
- Пользователь просто должен загрузить файл и запустить main.py в их локальной системе.
- В исходном окне приложения пользователь сможет увидеть параметр «Пуск и выход», используя, какой пользователь может запустить приложение или выйти из приложения.
- Когда пользователь запускает приложение, используя кнопку «Пуск», откроется новое окно, которое позволяет пользователю с такими параметрами, как обнаружение из изображения, обнаружение из видео или обнаружение из камеры.
- Когда пользователь выбирает любой из первых двух вариантов, ему/ей нужно выбрать соответствующие файлы, используя кнопку SELECT.
- Пользователь может предварительно просмотреть выбранный файл, используя кнопку предварительного просмотра, и обнаружит и подсчитывает людей, используя кнопку обнаружения.
- И когда пользователь выбирает, последний вариант обнаружения через камеру необходимо открыть камеру, используя кнопку «Открытая камера», как только откроется камера, начнется процесс обнаружения.
- После завершения процесса обнаружения или пользователя вручную завершают его, два графика получаются,
- 1.) Участок перечисления (количество человека против времени) и
- 2.) AVG. График точности (avg. Точность против времени).
- Наряду с этими двумя сюжетами, также появляется вариант создания отчета о толпе, нажав на него, отчет о толпе в форме PDF генерируется ANS, сохраненный автоматически в местоположении файла проекта.
- В сообщении о толпе Genrated будет такая информация, что такое максимальное число человека, максимальная точность, максимальный AVG. Точность, а также статус двух строк о толпе.
? Purrope:
- Эти сценарии помогают пользователю легко получить подсчет человека с помощью изображения в реальном времени, видео или камере, а затем также анализируют толпу через толпу отчет.
? Шаги компиляции:
- Установите все необходимые библиотеки.
- После этого загрузите файл кода и запустите main.py в локальной системе.
- Затем сценарий начнет работать, и пользователь может исследовать его, обнаружив человека, а также получая его.
? Скриншоты:
? Звездные с течением времени:
? Форкеры со временем:
? Участники:
