AI社交距离检测器:在视频帧中检测人
上一篇文章AI社交距离检测器:在视频帧中进行目标检测我们学习了如何在视频帧中检测目标对象。
在本文中,我们将从测试数据集(包括存储在视频文件中的视频序列)对帧执行对象检测。
在这里,我们将使用MobileNet对象检测器来查找视频序列中的人。运行代码后,我们注意到检测并不完美。
对象检测器通常应用于来自各种摄像机的视频流。有时,在视频帧执行对象检测中会检测到并不是人的对象,在对象,并且必须查找特定的对象。在本文中,我们将从这一点开始,实现如何过滤掉不是我们要的检测结果,以便只显示人。我们将实现以下图片所示的结果(注意后面的图片没有检测到自行车)。
读取视频文件
为了读取视频文件,我创建了一个reader.py来读取视频文件。在内部,这个类使用OpenCV的VideoCapture
从摄像机中读取画面,需要将文件路径传递给VideoCapture
进行初始化:
def __init__(self, file_path):
try:
self.video_capture = opencv.VideoCapture(file_path)
except expression as identifier:
print(identifier)
然后,通过调用read
方法VideoCapture
类实例:
def read_next_frame(self):
(capture_status, frame) = self.video_capture.read()
# Verify the status
if(capture_status):
return frame
else:
return None
使用VideoReader
类,首先调用初始化程序以提供输入视频文件,然后调用read_next_frame
方法读取帧所需的次数。当方法到达文件末尾时,它将返回None
.
检测人
为了检测人员,我从前面创建的模块开始,包括Inference
和ImageHelper
类。我将在main.py中引用它们。这些模块的源代码在前一篇文章中有解释。
为了引用模块,我修改了main.py文件:
import sys
sys.path.insert(1, '../Part_03/')
from inference import Inference as model
from image_helper import ImageHelper as imgHelper
因此,我们可以轻松地访问视频文件的帧上的对象检测:
# Load and prepare model
model_file_path = '../Models/01_model.tflite'
labels_file_path = '../Models/02_labels.txt'
# Initialize model
ai_model = model(model_file_path, labels_file_path)
# Initialize video reader
video_file_path = '../Videos/01.mp4'
video_reader = videoReader(video_file_path)
# Get frame from the video file
frame = video_reader.read_next_frame()
# Detect objects
score_threshold = 0.5
results = ai_model.detect_objects(frame, score_threshold)
然而问题是,这会检测到所有的对象,但是我们只要检测人员,我们需要过滤掉其他对象,我们可以使用detect_objects
方法。过滤方法实现如下:
def detect_people(self, image, threshold):
# Detect objects
all_objects = self.detect_objects(image, threshold)
# Return only those with label of 'person'
people = filter(lambda r: r['label'] == 'person', all_objects)
return list(people)
我加入了上面的方法,detect_people
和Inference
类。一个detect_people
函数内部调用detect_objects
然后使用filter
,一个内置的Python函数。第一个参数是滤波方法。在这里,我使用一个返回布尔值的匿名lambda函数。它是True
当当前检测结果的标签为“Person”时,不然的话为False
。
显示检测结果
为了显示检测到的人,我使用静态display_image_with_detected_objects
方法的image_helper
模块。但是,display_image_with_detected_objects
方法用于显示图像,直到用户按下键。如果我将其用于视频序列,用户将需要按下每个帧的键。为了将其改编为视频,我添加了另一个参数来修改该方法:delay
。我把这个参数的值传递给OpenCV的waitKey
方法来强制执行等待超时:
@staticmethod
def display_image_with_detected_objects(image, inference_results, delay = 0):
# Prepare window
opencv.namedWindow(common.WINDOW_NAME, opencv.WINDOW_GUI_NORMAL)
# Draw rectangles and labels on the image
for i in range(len(inference_results)):
current_result = inference_results[i]
ImageHelper.draw_rectangle_and_label(image,
current_result['rectangle'], current_result['label'])
# Display image
opencv.imshow(common.WINDOW_NAME, image)
# Wait until the user presses any key
opencv.waitKey(delay)
默认情况下,延迟为0,因此该方法仍将处理对它的调用,这些调用期望它等待按键。
把东西放在一起
在所有组件准备就绪后,我们可以将它们放在一起:
import sys
sys.path.insert(1, '../Part_03/')
from inference import Inference as model
from image_helper import ImageHelper as imgHelper
from video_reader import VideoReader as videoReader
if __name__ == "__main__":
# Load and prepare model
model_file_path = '../Models/01_model.tflite'
labels_file_path = '../Models/02_labels.txt'
# Initialize model
ai_model = model(model_file_path, labels_file_path)
# Initialize video reader
video_file_path = '../Videos/01.mp4'
video_reader = videoReader(video_file_path)
# Detection and preview parameters
score_threshold = 0.4
detect_only_people = False
delay_between_frames = 5
# Perform object detection in the video sequence
while(True):
# Get frame from the video file
frame = video_reader.read_next_frame()
# If frame is None, then break the loop
if(frame is None):
break
# Perform detection
if(detect_only_people):
results = ai_model.detect_people(frame, score_threshold)
else:
results = ai_model.detect_objects(frame, score_threshold)
# Display results
imgHelper.display_image_with_detected_objects(frame, results, delay_between_frames)
这里有两个开关来控制脚本的执行。首先,有detect_only_people
变量,该变量控制脚本是否检测到所有对象(False
)或只有人(True
)。第二,有delay_between_frames
变量,它控制帧之间的延迟,从而控制结果预览的速度。默认情况下,我将其设置为5ms。
总结
在本文中,我们使用MobileNet对象检测器来查找视频序列中的人。运行代码后,我们注意到检测并不完美。有些人不被认出来。即使检测分数降低,这也不会得到改善。我们稍后将通过使用更完善的对象检测来解决这个问题。但是首先,我们将学习如何计算图像中人与人之间的距离,以检查他们是否太近。
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