AI社交距离检测器:计算被检测人的中心点
上一篇文章AI社交距离检测器:在视频帧中检测人我们学习了如何在视频帧中去除并不是人的对象,检测特定目标对象,以便只检测人这个对象。
在本文中,将计算每个对象边界框中心点的位置,这将作为计算距离的基础。
到目前为止,我们学习了如何检测人和找到包围框来指示人们的位置。通常,可以使用边界框的最近顶点来估计距离,但是为了保持准确性,我使用边界框的中心,如下图所示。然后,我用Euclidean(欧几里德公式)计算了它们之间的距离。
矩形中心的计算
当前应用程序可以返回检测对象的列表,该列表中的每个元素都提供标签、矩形(边框)和识别信任值。下面就使用矩形的左上角和右下角来计算中心点。
为了计算矩形的中心,我们计算它的宽度和高度,然后将它们除以2:
def get_rectangle_center(rectangle):
# Get top and bottom right corner of the rectangle
top_left_corner = rectangle[0]
bottom_right_corner = rectangle[1]
# Calculate width and height of the rectangle
width = bottom_right_corner[0] - top_left_corner[0]
height = bottom_right_corner[1] - top_left_corner[1]
# Calculate and return the center
center = (int(width/2 + top_left_corner[0]), int(height/2 + top_left_corner[1]))
return center
如上所述,函数获得左上角和右下角,然后执行计算。在get_rectangle_center
函数的基础上加上get_rectangle_centers
函数,它遍历检测结果列表:
@staticmethod
def get_rectangle_centers(detection_results):
# Prepare the list
rectangle_centers = []
# Iterate over detection results, and determine center of each rectangle
for i in range(len(detection_results)):
rectangle = detection_results[i]['rectangle']
center = DistanceAnalyzer.get_rectangle_center(rectangle)
rectangle_centers.append(center)
# Return rectangle centers
return rectangle_centers
为了确保正确计算中心,我将使用OpenCV在视频序列帧上绘制这些位置。
显示包围盒的中心
给定矩形中心列表,我可以使用OpenCV中的圆形函数在图像上绘制它们。该函数的工作方式类似于矩形,因为它接受输入图像、圆心、厚度、颜色等参数。
下面是使用该函数绘制半径为15像素的黄色圆圈的示例。我把厚度设为-1来填充圆圈:
def draw_rectangle_centers(image, rectangle_centers):
for i in range(len(rectangle_centers)):
opencv.circle(image,
rectangle_centers[i],
common.CIRCLE_RADIUS,
common.YELLOW,
common.THICKNESS_FILL)
上面的函数是作为Image_helper模块中的静态方法实现的。
把东西放在一起
我们现在已经准备好把一切都整合在一起。我们实现Main.py文件如下:
import sys
sys.path.insert(1, '../Part_03/')
sys.path.insert(1, '../Part_05/')
from inference import Inference as model
from image_helper import ImageHelper as imgHelper
from video_reader import VideoReader as videoReader
from distance_analyzer import DistanceAnalyzer as analyzer
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
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
results = ai_model.detect_people(frame, score_threshold)
# Get centers of the bounding boxes (rectangle centers)
rectangle_centers = analyzer.get_rectangle_centers(results)
# Draw centers before displaying results
imgHelper.draw_rectangle_centers(frame, rectangle_centers)
# Display detection results
imgHelper.display_image_with_detected_objects(frame, results, delay_between_frames)
在为前面开发的模块配置输入路径后,我们初始化AI模型并进行计算以检测人员。然后,产生的检测传递给DistanceAnalyzer
类的get_rectangle_centers
函数,然后使用draw_rectangle_centers
函数从视频文件中读取视频帧,然后使用display_image_with_detected_objects
绘制边框和标签。
运行Main.py后,您将得到上述结果。
总结
在本文中,我们学习了如何计算在视频序列中检测到的人的中心位置。在下一篇文章我们将利用这些中心来估计人与人之间的距离,并指出那些距离太近的人。
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