『python』電腦視覺_OpenCV3目標檢測器（待續）

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bulid-in目標檢測器

調用內建函式進行人體檢測，實際效果並不好。民工三連：

hog = cv2.HOGDescriptor()                                          # 啟動檢測器對象hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())   # 指定檢測器類型found, w = hog.detectMultiScale(img)                               # 載入&&監測映像

 完整程式：

import cv2import numpy as npdef is_inside(o, i):    ox, oy, ow, oh = o    ix, iy, iw, ih = i    return (ox > ix) and (oy > iy) and ((ox+ow) < (ix+iw)) and ((oy+oh) < (iy+ih))def draw_persion(image, person):    x, y, w, h = person    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)img = cv2.imread(‘./pycv-master/images/people.jpg‘)hog = cv2.HOGDescriptor()                                          # 啟動檢測器對象hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())   # 指定檢測器類型found, w = hog.detectMultiScale(img)                               # 載入&&監測映像found_filtered = []for ri, r in enumerate(found):    for qi, q in enumerate(found):        if ri != qi and is_inside(r, q):          # 如果r的外面不存在框的話，記錄之            print(‘r‘,r)            print(‘q‘,q)            break    else:                                # 這個放在for外面的else異常的飄逸（騷氣）啊        found_filtered.append(r)for person in found_filtered:    draw_persion(img, person)cv2.imshow(‘people delection‘, img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

 其他的地方沒什麼好講的，只是有一處寫法，實在是太騷氣了，厲害：

for ri, r in enumerate(found):    for qi, q in enumerate(found):        if ri != qi and is_inside(r, q):                      print(‘r‘,r)            print(‘q‘,q)            break    else:                                        found_filtered.append(r)

 使用一個else承接所有的for中的if，這個寫法很新奇，搭配break，效果是for中所有if均為假的時候會運行else中的語句。

 實際效果部分（超爛的檢測結果）：

 

『python』電腦視覺_OpenCV3目標檢測器（待續）