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热视觉3:基于Python和OpenCV的体温监测系统(支持图像、视频及实时摄像头人脸测温)

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简介:
《热视觉3》是一款利用Python与OpenCV技术构建的先进体温监测软件,能够精准测量图像、视频及实时摄像头中的人脸体温,为公共场所提供高效安全的健康筛查方案。 Haar级联算法被应用于热图像中的面部识别,并进一步用于处理热视频序列。最后一步是使用USB视频类(UVC)热像仪来实现这一过程。具体来说,这些步骤分别在以下文件中完成:fever_detector_image.py 文件将 Haar 级联人脸检测算法应用到输入的热红外图像上;fever_detector_video.py 文件则应用于灰度16序列中的视频帧;而 fever_detector_camera.py 则是针对 UVC 热成像摄像机的实时视频流进行处理。其中,faces_gray16_image.tiff 是图3(右)所示原始灰度16热图像的一个实例,该图像是从RGMVision 热成像CAM 1中提取出来的。gray16_sequence文件夹内包含了示例视频序列数据集。haarcascade_frontalface_alt2.xml 预先训练的人脸检测器由OpenCV库的开发人员和维护者提供。

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客服
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  • 3PythonOpenCV
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    《热视觉3》是一款利用Python与OpenCV技术构建的先进体温监测软件,能够精准测量图像、视频及实时摄像头中的人脸体温,为公共场所提供高效安全的健康筛查方案。 Haar级联算法被应用于热图像中的面部识别,并进一步用于处理热视频序列。最后一步是使用USB视频类(UVC)热像仪来实现这一过程。具体来说,这些步骤分别在以下文件中完成:fever_detector_image.py 文件将 Haar 级联人脸检测算法应用到输入的热红外图像上;fever_detector_video.py 文件则应用于灰度16序列中的视频帧;而 fever_detector_camera.py 则是针对 UVC 热成像摄像机的实时视频流进行处理。其中,faces_gray16_image.tiff 是图3(右)所示原始灰度16热图像的一个实例,该图像是从RGMVision 热成像CAM 1中提取出来的。gray16_sequence文件夹内包含了示例视频序列数据集。haarcascade_frontalface_alt2.xml 预先训练的人脸检测器由OpenCV库的开发人员和维护者提供。
  • 利用PythonOpenCV流中任意点
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    本项目运用Python与OpenCV库,开发了一种创新方法来检测并测量图像、视频及实时摄像流中特定像素点对应的温度值。此技术在热成像数据分析领域具有广泛的应用前景。 basic_drawing.py 基础绘制脚本示例 measure_image_temperature.py 测试图片温度 measure_video_temperature.py 测试视频温度 gray8_vs_gray16.py gray6与gray16互相转换及增加颜色条 measure_camera_video_temperature.py 测试实时摄像头视频流温度 plot_bar.py measure_image_click_temperature.py 鼠标时间测试任意一点温度 文件夹:images/ 包含以下照片: - lighter_gray16_image.tiff - pygame_icon.tiff 此外,还有一个名为pil.py的脚本。
  • Yolov5PyQt化目标检片检
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    本项目开发了一个结合YOLOv5与PyQt框架的目标检测平台,能够对实时摄像头画面、视频文件以及静态图像进行高效准确的目标识别,并以直观界面展示结果。 1. 基于YOLOv5和PyQt5的可视化界面 2. 支持摄像头、视频和图片等多种检测模式 3. 提供可重复编辑使用的界面模板
  • YOLOv5目标识别,片、
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    本项目采用YOLOv5算法实现高效目标识别,涵盖图像、视频和实时摄像输入,提供快速准确的检测能力。 YOLOv5是一种高效且准确的目标检测模型,全称为You Only Look Once的第五个版本。该模型在图像识别领域有着广泛的应用,不仅能够处理静态照片,还能对视频流和实时摄像头输入进行实时目标检测。由于其快速运行速度和相对较高的精度,使得它成为许多计算机视觉应用的理想选择。 1. **YOLO模型概述**: YOLO最初由Joseph Redmon等人在2016年提出,它的主要思想是将整个图像作为一个整体进行预测,而不是像其他方法那样分阶段处理。作为前几代模型的改进版本,YOLOv5优化了网络结构和训练策略,并提升了检测性能与速度。 2. **YOLOv5架构**: YOLOv5基于U-Net型设计,包含卷积层、批归一化层、激活函数(如Leaky ReLU)以及上采样层。模型采用多尺度预测,在不同分辨率的特征图上进行目标检测以捕获各种大小的目标,并引入了路径聚合网络(PANet)和Focal Loss等技术来提高小目标检测能力。 3. **数据集**: 文件列表中的`VOCdevkit`通常包含了PASCAL VOC数据集,这是一个常用的目标检测与语义分割的数据集。此外,“data”文件夹可能包含各种配置文件和预处理过的数据,如类别标签、图像路径等信息。 4. **训练与权重**: `weights`文件夹存储了用于初始化模型的预训练模型权重;这些权重可以被用来进行迁移学习或微调。“runs”文件夹则保存了训练过程中的记录,包括检查点和日志信息等。 5. **实用工具**: “lib”及“utils”文件夹通常包含了一些辅助代码,例如数据加载器、评估工具以及可视化脚本等。这些资源用于模型的训练与测试阶段。 6. **用户界面**: 如果YOLOv5被集成到一个应用程序中,“ui”文件夹可能包含了相关的用户界面资源。这样的设计能够让用户直观地看到模型预测的结果。 7. **模型定义和配置**: “models”文件夹可能包含有YOLOv5的模型结构定义,例如PyTorch的模型架构文件。“开发者可以依据需要选择不同大小的版本(如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l等),它们在计算资源需求和检测性能之间有不同的权衡。” 8. **Python缓存**: “.idea”及“__pycache__”是开发环境或Python编译后的缓存文件,对模型运行不是必需的但有助于提高开发效率。 综上所述,YOLOv5是一个强大的目标检测框架,适用于实时应用场景如视频分析、智能监控和自动驾驶等领域。通过理解其工作原理以及相关的数据处理、训练及评估方法,可以有效地解决实际问题。
  • OpenCVPython大华、海康识别抓拍
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    本项目开发了一个利用OpenCV与Python技术实现的人脸识别系统,能够对接大华和海康威视摄像头及视频流进行实时人脸检测与抓拍,具备高效准确的识别能力。 大华和海康威视摄像头的人脸识别与抓拍功能;支持多路实时抓拍,适用于多种视频监控场景。实现人脸的实时抓拍后可用于进一步的人脸分析及识别。
  • Python OpenCV 代码示例
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    本代码示例利用Python和OpenCV库实现实时摄像头中的人脸检测功能,可帮助开发者快速了解并实现基本的人脸识别应用。 参考OpenCV摄像头使用代码: ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(4) # 使用第5个摄像头(假设电脑插了5个摄像头) face_cascade = cv2.CascadeClassifier(haarcascade_frontalface_default.xml) # 加载人脸特征库 while True: ret, frame = cap.read() # 读取一帧的图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度图 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) ``` 注意:代码中`face_cascade`部分需要正确路径或资源文件加载,确保haarcascade_frontalface_default.xml存在并可用。
  • 姿态识别OpenPose-识别
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    简介:OpenPose是一款先进的人体姿态识别系统,能够实时解析摄像头输入、分析静态图片及视频中的关键点信息,实现精准的姿态跟踪与识别。 该系统能够实现人体姿态的摄像头识别、图片识别以及视频识别功能,并且UI界面支持通过按钮一键调用所需的功能。
  • 姿态识别OpenPose-识别
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    简介:OpenPose是一款先进的人体姿态识别系统,能够实时解析来自摄像头、图片及视频中的关键点信息,广泛应用于人机交互与智能监控等领域。 该系统能够实现人体姿态的摄像头识别、图片识别以及视频识别,并且UI界面支持通过按钮一键调用所需功能。
  • Python-OpenCV(含练习片)
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    本教程详细介绍如何使用Python和OpenCV库进行摄像头实时人脸检测,并包含练习所需的相关图片资源。适合初学者实践与学习。 使用Python-OpenCV进行人脸数据采集,并通过训练来识别摄像头捕捉的每一帧人脸信息。步骤如下:首先迭代收集图片路径及图片信息;然后利用Haar特征检测每张图片中的人脸部分;接着对图片信息进行标签编码处理;之后采用局部二值模式直方图创建人脸识别器;再训练该人脸识别器;最后,通过摄像头采集实时图像帧并对其进行识别判断。
  • 海康威DEMO
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    本Demo展示海康威视最新的实时热成像体温检测技术,采用先进的红外线传感器和AI算法,实现高效、准确的人体温度监测,广泛应用于机场、医院等人流密集场所。 海康威视热成像实时测温DEMO已成功运行。