如何检测质心并测量两个物体之间的距离？使用鸟瞰？答案

【问题标题】：how to detect centroid & measure distance between two objects ?? using birdeyeview?如何检测质心并测量两个物体之间的距离？使用鸟瞰？
【发布时间】：2021-06-16 01:59:51
【问题描述】：

我想检测移动的人及其质心（不使用 centroidtracker），我有行走的人的视频，

这是我的代码

import cv2

face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')
frame=cv2.imread('person.png')

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 3)

    cX = int((x+ w) / 2.0)
    cY = int((y + h) / 2.0)

   print(cX)
   print(cY)
   cv2.circle(frame, (cX, cY), 10, (205, 0, 255), -1)
   cv2.imshow('img',frame)
   if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

【问题讨论】：

这不是鸟瞰图。为什么你的边界框不紧贴图？为此，如果您想测量距离，我会假设边界框的底部位于地面。否则对于质心，您将不得不假设人们的高度相同，并且知道世界坐标中的垂直高度以测量 3D 距离。使用底部意味着垂直尺寸为零。
是的，它不是，但我打算用birdeyeviw解决这个问题

标签： python tensorflow opencv computer-vision artificial-intelligence

【解决方案1】：

这是您可以检测人并找到其质心+距离的代码。

import cv2
import math


face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')
frame=cv2.imread('dis456.png')

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
print(faces)


p1 = 361  # image pont
p2 = 237
cv2.circle(frame, (p1, p2), 5, ((139,0,0)), -1)
for face in faces:
   (x, y, w, h) = face
   (x1, y1, w1, h1) = faces[0]


   cx1, cy1 = int(x + w / 2), int(y + h / 2)
   cx2, cy2 = int(x1 + w1 / 2), int(y1 + h1 / 2)

   cv2.circle(frame, (cx1, cy1), 2, (0, 245, 30), -1)
   cv2.circle(frame, (cx2, cy2), 2, (0, 245, 30), -1)

  # dist=math.sqrt(((cx1-cx2)**2)+(cy2-cy1)**2))
   cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 3)

   dis = (math.sqrt(((cx2 - cx1) ** 2) + ((cy2 - cy1) ** 2)) ** 0.5)
   dis = int(dis)
   print("distance is ",dis)
   cv2.line(frame, (cx1, cy1), (p1,p2 ), (0, 234, 76), 2)

  (x,y,w,h)=face
  cv2.putText(frame, 'distance={}'.format(dis), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.6, 
 (139, 0, 0))




cv2.imshow('img',frame)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

【讨论】：

我正在上传我的 github 帐户中的所有代码以进行鸟瞰视图的透视转换。