| 方法 | 描述 |
| Haar特征 | 基于矩形区域相似的强度差异，用于人脸检测和行人检测，特点包括高类的可变性、低类的可变性、局部的强度差异、多尺度不变性和计算效率高。 |
| HOG特征 | 通过提取图像中不同区域的梯度方向直方图来描述图像中的物体形状和边缘信息，常用于行人检测和车辆检测。 |
| LBP特征 | 通过比较中心像素与其周围像素的灰度值差异来描述图像中的纹理特征，适用于人脸识别和纹理分类。 |
| MSCNN算法 | 参考GoogleNet的Inception结构，利用多尺度卷积核群提取图像中丰富的人群密度信息，并使用全卷积网络直接得到人群密度图，优点是提取多尺度特征、单列网络参数少且易于训练。 |
| YOLOv5算法 | 一种实时目标检测算法，通过改进网络结构和数据增强技术，提高人群计数的准确性和效率，适用于视频流和实时监控场景。 |
人群密度图生成过程
（图片来源网络，侵删）
| 步骤 | 描述 |
| 读取数据 | 使用scipy函数读取mat文件中的坐标数据，并加载图片文件。 |
| 生成点注释图 | 根据坐标数据在空白图像上生成头部点注释图，统计每个像素点的头部数量。 |
| 高斯滤波 | 对点注释图应用高斯滤波函数，生成人群密度图，高斯滤波可以平滑图像并减少噪声。 |
| 可视化 | 使用Matplotlib库绘制人群密度图，并通过热力图显示人群密集程度。 |
示例代码
import cv2
import numpy as np
import scipy.io
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm as CM
读取数据
gt = scipy.io.loadmat("./UCF-QNRF_ECCV18/Test/img_0001_ann.mat")
img = cv2.imread("./UCF-QNRF_ECCV18/Test/img_0001.jpg")
生成点注释图
k = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]))
for i in range(len(gt)):
if gt[i][0] < img.shape[1] and gt[i][1] < img.shape[0]:
k[int(gt[i][1])][int(gt[i][0])] += 1
高斯滤波
def gaussian_filter_density(gt):
density = np.zeros(gt.shape, dtype=np.float32)
gt_count = np.count_nonzero(gt)
if gt_count == 0:
return density
sigma = 16
density += scipy.ndimage.filters.gaussian_filter(gt, sigma, mode='constant')
return density
groundtruth = gaussian_filter_density(k)
可视化
plt.figure(2)
plt.imshow(groundtruth, cmap=CM.jet)
plt.show() 人群密度检测在公共安全、交通管理和活动组织等领域具有重要应用价值，通过Python和相关图像处理技术，可以高效地生成人群密度图，为人群计数和安全管理提供有力支持。
各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关python核密度图 _人群密度检测的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！
（图片来源网络，侵删）
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