人头识别热力图、人员拥挤识别
我们实现了人头检测算法,通过该算法可以实现人员数量统计,人流量统计,人员拥挤分析。
Python中绘制场景热力图
我们在做诸如人群密集度等可视化的时候,可能会考虑使用热力图,在Python中能很方便地绘制热力图。
下面以识别图片中的行人,并绘制热力图为例进行讲解。
步骤1:首先识别图像中的人,得到bounding box的中心坐标。识别方法多样化,坐标也可以自己定义。
步骤2:将所有中心坐标放入一个list类型的变量data中,即data = [[x1,y1] [x2,y2] …]
步骤3:绘制热力图,并将热力图加权叠加到原图上。
需要import的包:
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from pyheatmap.heatmap import HeatMap
import matplotlib.pyplot as plt
根据识别的结果得到data的值,传入以下apply_heatmap(image,data)绘制热力图;
def apply_heatmap(image,data):'''image是原图,data是坐标''''''创建一个新的与原图大小一致的图像,color为0背景为黑色。这里这样做是因为在绘制热力图的时候如果不选择背景图,画出来的图与原图大小不一致(根据点的坐标来的),导致无法对热力图和原图进行加权叠加,因此,这里我新建了一张背景图。'''background = Image.new("RGB", (image.shape[1], image.shape[0]), color=0)# 开始绘制热度图hm = HeatMap(data)hit_img = hm.heatmap(base=background, r = 100) # background为背景图片,r是半径,默认为10# ~ plt.figure()# ~ plt.imshow(hit_img)# ~ plt.show()#hit_img.save('out_' + image_name + '.jpeg')hit_img = cv2.cvtColor(np.asarray(hit_img),cv2.COLOR_RGB2BGR)#Image格式转换成cv2格式overlay = image.copy()alpha = 0.5 # 设置覆盖图片的透明度cv2.rectangle(overlay, (0, 0), (image.shape[1], image.shape[0]), (255, 0, 0), -1) # 设置蓝色为热度图基本色蓝色image = cv2.addWeighted(overlay, alpha, image, 1-alpha, 0) # 将背景热度图覆盖到原图image = cv2.addWeighted(hit_img, alpha, image, 1-alpha, 0) # 将热度图覆盖到原图
原图
经过我们的算法检测结果
得到的拥挤热力图
547691062@qq.com
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