使用 Python-OpenCV 进行枪械检测
原文:https://www.geesforgeks.org/gun-detection-use-python-opencv/
先决条件: Python OpenCV
使用对象检测的枪支检测是一个有用的工具。它构成了许多奇妙工业应用的支柱。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个高度优化的库，专注于实时应用。
途径:
1) 创建枪支的哈卡卡德文件:参考创建自己的哈卡卡德
从这里，您将了解如何创建自己的 Haarcascade 文件。对于单个正面图像，您可以使用 opencv_createsamples 命令，使用您的负面图像实际创建一堆正面示例。你的正面形象会叠加在这些底片上，它会有角度和各种各样的东西。它实际上可以很好地工作，尤其是如果你真的只是在寻找一个特定的对象。但是，如果您希望识别所有枪支，您将希望拥有成千上万个独特的枪支图像，而不是使用 opencv_createsamples 为您生成样本。我们将保持简单，只使用一张正片，然后用我们的底片制作一堆样本。
注意:对于创建的枪哈尔级联–点击这里。
2)使用 OpenCV 检测枪支
import numpy as np
import cv2
import imutils
import datetime
gun_cascade = cv2.CascadeClassifier('cascade.xml')
camera = cv2.VideoCapture(0)
firstFrame = None
gun_exist = False
while True:
ret, frame = camera.read()
frame = imutils.resize(frame, width = 500)
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gun = gun_cascade.detectMultiScale(gray,
1.3, 5,
minSize = (100, 100))
if len(gun) > 0:
gun_exist = True
for (x, y, w, h) in gun:
frame = cv2.rectangle(frame,
(x, y),
(x + w, y + h),
(255, 0, 0), 2)
roi_gray = gray[y:y + h, x:x + w]
roi_color = frame[y:y + h, x:x + w]
if firstFrame is None:
firstFrame = gray
continue
# print(datetime.date(2019))
# draw the text and timestamp on the frame
cv2.putText(frame, datetime.datetime.now().strftime("% A % d % B % Y % I:% M:% S % p"),
(10, frame.shape[0] - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0.35, (0, 0, 255), 1)
cv2.imshow("Security Feed", frame)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord('q'):
break
if gun_exist:
print("guns detected")
else:
print("guns NOT detected")
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()
输出:
OpenCV 附带了一个训练器和一个探测器。如果你想为汽车、飞机等任何物体训练自己的分类器。你可以使用 OpenCV 创建一个。
在这里，我们处理枪的检测。首先，我们需要加载所需的 XML 分类器。然后以灰度模式加载我们的输入图像(或视频)。现在我们在图像中找到了枪。如果找到枪，则返回检测到的枪的位置为Rect(x, y, w, h)。一旦我们得到这些位置，我们就可以为枪创建一个感兴趣区域。
