# Python在行人和车辆监测中的应用
随着城市交通的不断发展，行人和车辆的监测变得尤为重要。Python作为一种强大的编程语言，因其丰富的库和简单的语法，被广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。本文将介绍如何使用Python进行行人和车辆的监测，并提供一些示例代码。
## 行人和车辆监测的基本概念
行人和车辆监测通常使用视频监控技术，通过实时分析视频流来检测和识别行人及车辆。这项技术通常应
本文主要内容：动态接收位置参数*args动态参数与位置参数的顺序优先级动态参数与默认参数的使用动态接收关键字参数**kwargs小案例1：位置参数 默认参数 *args **kwargs使用小案例2：位置参数 *args 默认参数 **kwargs函数的注释利用__doc__函数可以查看函数的注释内容动态接收位置参数*args*args 将所有实参的位置参数聚合到一个元组，并将这个元组赋值给arg
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2023-11-03 09:38:48
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行人闯红灯自动监测系统利用现场已有的监控摄像头，当路口有行人通过时，行人闯红灯自动监测系统设备自动监测识别是人体。
行人闯红灯监测抓拍系统利用道路两边的监控摄像机配合AI智能人体识别算法，行人闯红灯监测抓拍系统实时检测人行横道区域是否有行人通行。当
一、hook的使用 hook是一种消息处理机制，也是处理消息的程序段，通过系统调用将此程序段载入系统，每当有特定消息发出时，在没有到达目标地址前，hook程序就已经得到该消息，获得了程序的控制权，可以对消息进行相应处理，可概括为在事件传送到终点前截获井监控事件的传输。 Binder进程间通信机制是由 ...
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2021-10-20 09:41:00
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行人检测 基于 OpenCV 的人体检测我们都知道,无论性别，种族或种族如何，我们的身体都具有相同的基本结构。在最结构层面，我们都有头部，两个手臂，一个躯干和两条腿。我们可以利用计算机视觉来利用这种 半刚性结构并提取特征来量化人体。这些功能可以传递给机器学习模型，这些模型在训练时可用于 检测 和 跟踪 图像和视频流中的人。这对于行人检测 任务特别有用 ，这是我们今天在博客文章中讨论的主题。请继续阅
基于 Android 系统的行人检测摘 要随着计算机技术的发展以及人们对美好便捷生活的追求，行人检测的应用场景越来越多，比如，景区或商场的人流预测、人群的个性化分析、行人交通安全、无人驾驶、寻找丢失老人儿童等。伴随移动设备的快速发展，越来越多的功能开始探索在移动端设备进行实现，在 Android 系统的移动设备端实现行人检测算法越来越重要。本文主要完成了在 Android 手机实现行人检测算法。本
本文主要介绍opencv中怎么使用hog算法，因为在opencv中已经集成了hog类。本文参考资料为opencv自带的sample.关于opencv中hog的源码分析，可以参考另一博客：http://www.cvvision.cn/2428.html开发环境：opencv2.4.2+Qt4.8.2+ubuntu12.04+QtCreator2.5.实验功能：单击Open Image按钮，选择需要进
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2023-07-06 23:55:49
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基本思路斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。结果示例实验流程先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）
文章目录一、需求与准备二、原理三、代码实现1.导入库2.初始化行人检测器3.读取视频并检测四、检测效果总结 一、需求与准备做一个特定场景的视频监控，当有人进入指定区域时报警。 1、 实现检测人 2、 实现设置任意指定检测区域 3、 报警硬件：树莓派+配套的CSI摄像头 软件：python3+OpenCV二、原理HOG+SVM+NMS实现行人检测。HOG （方向梯度直方图）是应用在计算机视觉和图像
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2023-07-11 21:34:22
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## Python 行人检测
### 1. 简介
在计算机视觉领域中，行人检测是指通过计算机算法来识别图像或视频中的行人。行人检测在很多应用中都非常重要，比如智能监控、自动驾驶、行人计数等。本文将介绍如何使用Python进行行人检测，并提供代码示例。
### 2. 行人检测算法
行人检测算法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
#### 2.1 基于特征的方法
基于特征
原创
2023-09-08 07:17:31
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一、思路1、选取窗口宽高为 64*128 ，block大小为 16*16像素，block步长为8像素，cell为8*8像素，每个cell分9个bin，其他参数都默认 这样的话，一个block有4个cell，一个cell有9维，那一个block有 4*9=36维特征描述子，宽为64，x方向能有(64/8)-1 = 7 个block，高为128，y
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2023-08-21 15:15:08
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1.Web场景监测概述1.Web网站中什么是动态网站，什么是静态网站静态网站：纯静态网站就是服务器的源代码和客户端的源代码一致。
动态网站：比如: <?php phpinfo()?> 每次用户访问的时候，内容都是在内存中动态生成的。动态网站支持登陆，支持用户交互，所以用户在请求动态网站时，会给客户端下发一个叫sessionID的内容，那么客户端则会将SessionID保存至浏览器的co
# Python行人检测实现指南
## 1. 概述
在本文中，我将教会你如何使用Python实现行人检测。行人检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以在图像或视频中识别和定位行人的位置。我们将使用OpenCV和预训练的行人检测模型来完成这个任务。
## 2. 准备工作
在开始之前，你需要完成以下准备工作：
- 安装Python和OpenCV库；
- 下载预训练的行人检测模型。
## 3.
原创
2023-10-03 06:47:29
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引言本次是接着python-opencv学习笔记（七）：滑动窗口与图像金字塔 一起在实验楼所做实验，为啥中间隔了四篇才接着发出来，主因是我发文比较随意（懒），当时这部分并没有总结完，至少我感觉我看的相关资料还不够多，整体理解不深，另外就是项目需求，在做很多其它的东西，图像能见度就是当时一个指标，搞了几天，最后看起来效果一般，目前没有上线只是自己测试反馈不多，所以就接着做其它适配任务去了，现在这篇是
本文我们会讲讲怎样利用不到 25 行 Python 代码和开源库 OpenCV，以很简单的方式实现人脸识别。在正式开始前，先提以下两点小小的建议：先别急着跳到代码部分，最好在前文理解一下代码是干什么的。确保你使用的是OpenCV v2。OpenCVOpenCV 是计算机视觉领域最受欢迎的开源库，起初它由 C/C ++ 编写，现在用 Python 也能使用。OpenCV 可以使用机器学习算法搜索图像
Opencv集成了BackgroundSubtractorMOG2用于动态目标检测，用到的是基于自适应混合高斯背景建模的背景减除法，相对于BackgroundSubtractorMOG，其具有更好的抗干扰能力，特别是光照变化。-----------------------------------------------------------
前段时间我们的景区行人检测功能一直在项目中进行测试，但是检测的AI算法没有达到我们的理想效果，因此我们考虑使用百度AI算法（动态行人识别）来进行调整。在使用GO调用百度AI接口的过程中出现调用失败的情况。
原创
2021-11-23 17:02:21
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文章目录国内外研究进展行人目标检测方法主要分为四个类：1、基于背景差分/帧间差分2、基于光流的行人检测方法3、基于模板匹配的行人检测方法4、基于机器学习 国内外研究进展行人目标检测方法主要分为四个类：1、基于背景差分/帧间差分背景差分方法的关键在于构建合适的背景，经典方法是混合高斯模型背景法。 帧间差分法和背景差法在行人检测原理上比较相似，如果帧间像素的差值大于设定阈值，则判断有运动目标存在。
最近对OpenCV产生兴趣，于是尝试着搭建平台环境，主要是VisualStudio 2010与OpenCV的环境设置，这里网上教程很多不仔细讲了。运行了行人检测的这个例子，感觉效果还不错。OpenCV中提供了HOG的行人检测（pedestrain detection）类，利用OpenCV中默认的SVM参数进行HOG行人检测，默认参数是根据Dal
