opencv实现人脸识别流程(opencv人脸识别图片处理)

为了迎合和满足现代化的市场需求,我们开发了支持提供多种协议设备接入的视频平台EasyCVR,前期我们做好了EasyCVR在视频能力上的各项铺垫,包括摄像头的云台控制、语音对讲、告警上报等功能,现在我们踏入了人脸识别的领域,目前也正在测试视频平台的人脸识别功能,欢迎大家关注。

opencv实现人脸识别流程(opencv人脸识别图片处理)-1

我们使用python进行AI识别测试,具体方式是是开启本地电脑的摄像头进行实时的识别,或者直接传入一张图片进行行人检测,在分析代码把数据源传入到识别,看到的是source=’0’,但是这个参数是打开本地电脑的摄像头流,再进行行人检测。

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但我们需要对此处进行修改,使用rtsp流,进行AI行人识别,下面需要进行分析代码,找到可以修改的地方,或者摸个参数,来进行RTSP流的修改。

已经找到了视频流在哪里传进去的了,下面就是进行分析里面的代码进行改成rtsp流,把rtsp流写进去,来做到实时分析,实现行人检测的效果。

在进行分析的时候,发现source这个参数只有LoadStreams用到过,而且是直接传进去的。

本文转载自:https://www.gylmap.com

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进入source参数里面查看,发现里面有一个默认的值,就是读文件,如果不是文件,就把source=[source],再进行source值遍历。在遍历中还使用到了opencv打开本地电脑的摄像机流,再开一个线程进行实时行人识别。

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代码中使用了opencv中cv2.VideoCapture的函数,从网上查找这个函数的用法得知,此函数是可以直接传入rtsp流地址的,所以问题解决就简单多了。cv2.VideoCapture这个函数是可以传入rtsp地址的,所以传入rtsp地址进行尝试,发现传入rtsp地址是没有问题的。

只要修改source这个参数即可,最终实现了检测:

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