Python基于深度学习的区域人员计数系统（部署教程和源码）.zip

 ## 1.研究背景与意义 随着人工智能和计算机视觉的快速发展，人员计数系统在各个领域中变得越来越重要。从零售业到交通管理，从安防监控到人流分析，人员计数系统可以提供有价值的数据和信息，帮助决策者做出更好的决策。 然而，传统的人员计数系统往往面临一些挑战。首先，传统的基于传感器的人员计数系统需要大量的设备和布线工作，增加了系统的复杂性和成本。其次，传统的计数方法通常基于简单的规则和算法，对于复杂的场景和变化的环境往往效果不佳。此外，传统的计数系统往往需要人工干预和校正，耗费时间和人力资源。 为了解决这些问题，本研究提出了一种基于深度学习的区域人员计数系统，利用Python编程语言实现。深度学习是一种机器学习的方法，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，可以从大量的数据中学习和提取特征，从而实现更准确和智能的计数。 本研究的主要目标是开发一个简单易用、高效准确的人员计数系统，可以在各种场景下使用。具体来说，本研究的贡献包括以下几个方面： 1. 开发基于深度学习的人员计数算法：本研究将利用深度学习的方法，通过训练神经网络模型，实现对人员的准确计数。深度学习的优势在于可以自动学习和提取特征，适应不同的场景和环境。 2. 设计区域人员计数系统的架构：本研究将设计一个完整的区域人员计数系统的架构，包括数据采集、特征提取、模型训练和计数输出等模块。系统将采用Python编程语言实现，具有良好的可扩展性和易用性。 3. 提供部署教程和源码：为了方便其他研究者和开发者使用和扩展本研究的成果，我们将提供详细的部署教程和源码。通过这些资源，其他人可以快速理解和使用本研究的方法和系统。 本研究的意义在于提供了一种新的、基于深度学习的人员计数系统，可以应用于各种领域和场景。与传统的计数方法相比，本系统具有更高的准确性和智能性，可以更好地满足实际需求。此外，通过提供部署教程和源码，本研究还可以促进相关领域的研究和应用的发展。 总之，本研究旨在开发一种基于深度学习的区域人员计数系统，通过Python编程语言实现，并提供详细的部署教程和源码。该系统具有重要的实际应用价值，可以在各个领域中提供有价值的数据和信息，帮助决策者做出更好的决策。 # 2.图片演示    # 3.视频演示 https://www.bilibili.com/video/BV1Rp4y1P7S6/?vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08 # 4.YOLOv7模型 按照论文，目前模型精度和推理性能比较均衡的是yolov7 模型(对应的开源git版本为0.1版)。根据源码+导出的onnx文件+“张大刀”等的网络图（修改了其中目前我认为的一些bug，增加一些细节）。重新绘制了yoloV7 0.1版本的非常详尽网络结构。注意： 1）其中的特征图结果维度注释是按照箭头的流方向，不是固定的上下方向。 2）输入输出仅仅是指当前模块的输入输出，整体需要根据流方向累乘计算最终的结果。 3）该模型版本没有辅助训练头。 整体上和YOLOV5是相似的，主要是网络结构的内部组件的更换（涉及一些新的sota的设计思想）、辅助训练头、标签分配思想。  ## 5.核心代码讲解 #### 5.1 check_img.py 以下是将上述代码封装为一个类的核心部分： ```python import cv2 import numpy as np import os class ImageProcessor: def __init__(self, path, train_file): self.path = path self.train_file = train_file self.num = 0 def process_images(self): result = os.listdir(self.path) if not os.path.exists(self.train_file): os.mkdir(self.train_file) for i in result: try: image = cv2.imread(self.path + '/' + i) cv2.imwrite(self.train_file + '/' + 'Compressed' + i, image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) self.num += 1 except: pass print('数据有效性验证完毕,有效图片数量为 %d' % self.num) if self.num == 0: print('您的图片命名有中文，建议统一为1（1）.jpg/png') ``` 这样，你可以通过创建一个`ImageProcessor`对象，并调用`process_images`方法来处理图片。 该程序文件名为check_img.py，主要功能是对指定文件夹中的图片进行降噪和压缩处理。 程序首先导入了cv2、numpy和os模块。cv2是OpenCV库，用于图像处理；numpy是Python的数值计算库；os是用于操作文件和目录的模块。 程序定义了一个路径变量path，指定了存放需要处理的图片的文件夹路径。然后使用os模块的listdir函数获取该文件夹下的所有文件名，并将结果保存在result变量中。 接下来定义了一个存放处理后图片的文件夹路径train_file，并使用os模块的mkdir函数创建该文件夹（如果不存在）。 然后使用一个循环遍历result中的每个文件名。在循环中，程序尝试使用cv2模块的imread函数读取当前文件名对应的图片，并将结果保存在image变量中。 然后使用cv2模块的imwrite函数将处理后的图片保存到train_file文件夹中，文件名为'Compressed' + 当前文件名，保存格式为JPEG，压缩质量为100。 循环结束后，程序输出数据有效性验证完毕，并显示有效图片数量。 最后，程序判断有效图片数量是否为0，如果是，则输出建议统一图片命名为'1（1）.jpg/png'，否则程序结束。 #### 5.2 cut_hsv_range.py ```python class ImageProcessor: def __init__(self, image_path): self.image = cv2.imread(image_path) self.imagecopy = self.image.copy() self.list1 = [] self.list2 = [] self.num = 0 def resize_image(self): self.image = cv2.resize(self.image, (0, 0), fx=1, fy=1, interpolation=cv2.INTER_NEAREST) self.image = cv2.cvtColor(self.image, cv2.COLOR_BGR2HSV) def getpos(self, event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: HSV = self.HSV2.copy() cv2.line(HSV, (0, y), (HSV.shape[1]-1, y), (255, 255, 255), 1, 4) cv2.line(HSV, (x, 0), (x, HSV.shape[0] - 1), (255, 255, 255), 1, 4) cv2.imshow("imageHSV", HSV) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: self.num += 1 HSV = self.HSV2.copy() if self.num == 1: self.list1.append([x, y]) print('请点击HSV图片上第二个点') if self.num == 2: self.num = 0 self.list2.append([x, y]) hlist = [] slist = [] vlist = [] for i in range(min(self.list1[-1][0], self.list2[-1][0]), max(self.list1[-1][0], self.list2[-1][0])): for j in range(min(self.list1[-1][1], self.list2[-1][1]), max(self.list1[-1][1], self.list2[-1][1])): hlist.append(self.HSV[j, i][0]) slist.append(self.HSV[j, i][1]) vlist.append(self.HSV[j, i][2]) hlist.sort() slist.sort() vlist.sort() print(hlist) print(slist) print(v