計算機視覺：視頻分析：圖像處理技術教程

計算機視覺：視頻分析：圖像處理技術教程1計算機視覺基礎1.1圖像與像素在計算機視覺中，圖像被看作是由像素組成的二維數(shù)組。每個像素是一個小的圖像元素，包含顏色信息。在數(shù)字圖像中，顏色通常用RGB（紅、綠、藍）模型表示，每個顏色通道的值范圍從0到255。例如，一個純紅色像素在RGB模型中表示為(255,0,0)。1.1.1示例代碼importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#創(chuàng)建一個紅色像素

red_pixel=np.array([[[255,0,0]]],dtype=np.uint8)

#顯示像素

plt.imshow(red_pixel)

plt.show()這段代碼創(chuàng)建了一個紅色像素，并使用matplotlib庫將其顯示出來。numpy庫用于創(chuàng)建像素數(shù)組，dtype=np.uint8確保顏色值在0到255之間。1.2顏色空間與圖像格式顏色空間定義了如何表示圖像中的顏色。RGB是最常見的顏色空間，但還有其他如HSV（色調(diào)、飽和度、明度）和YUV（亮度、色度）等。圖像格式如JPEG、PNG和BMP，決定了圖像數(shù)據(jù)的存儲和壓縮方式。1.2.1示例代碼fromPILimportImage

#打開一個圖像

img=Image.open('example.jpg')

#轉(zhuǎn)換顏色空間到HSV

img_hsv=img.convert('HSV')

#保存為PNG格式

img_hsv.save('example_hsv.png')這段代碼使用Python的PIL庫打開一個JPEG圖像，將其轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，并保存為PNG格式。1.3圖像濾波與銳化圖像濾波用于去除圖像中的噪聲，銳化則用于增強圖像的細節(jié)。常見的濾波技術包括高斯濾波和中值濾波，而銳化技術通常使用拉普拉斯算子或高斯差分（DoG）。1.3.1示例代碼importcv2

importnumpyasnp

#讀取圖像

img=cv2.imread('example.jpg',0)

#高斯濾波

img_gaussian=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)

#拉普拉斯銳化

laplacian=cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)

#顯示結果

cv2.imshow('GaussianFilteredImage',img_gaussian)

cv2.imshow('LaplacianSharpenedImage',laplacian)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()這段代碼使用OpenCV庫讀取一個灰度圖像，應用高斯濾波和拉普拉斯銳化，并顯示結果。1.4邊緣檢測與特征提取邊緣檢測是識別圖像中對象邊界的關鍵步驟，而特征提取則用于識別圖像中的關鍵點或區(qū)域。Sobel算子和Canny邊緣檢測是常用的邊緣檢測技術，而SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是流行的特征提取方法。1.4.1示例代碼importcv2

importnumpyasnp

#讀取圖像

img=cv2.imread('example.jpg',0)

#Sobel邊緣檢測

sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)

sobely=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5)

#Canny邊緣檢測

edges=cv2.Canny(img,100,200)

#顯示結果

cv2.imshow('SobelX',sobelx)

cv2.imshow('SobelY',sobely)

cv2.imshow('CannyEdges',edges)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()這段代碼使用OpenCV庫讀取一個灰度圖像，應用Sobel算子和Canny邊緣檢測，并顯示結果。1.4.2SIFT特征提取importcv2

#讀取圖像

img=cv2.imread('example.jpg',0)

#初始化SIFT

sift=cv2.SIFT_create()

#計算關鍵點和描述符

keypoints,descriptors=sift.detectAndCompute(img,None)

#繪制關鍵點

img_sift=cv2.drawKeypoints(img,keypoints,img)

#顯示結果

cv2.imshow('SIFTKeypoints',img_sift)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()這段代碼使用OpenCV庫讀取一個灰度圖像，初始化SIFT算法，計算關鍵點和描述符，并顯示帶有關鍵點的圖像。以上示例展示了計算機視覺中圖像處理的基本技術，包括像素操作、顏色空間轉(zhuǎn)換、濾波、銳化、邊緣檢測和特征提取。這些技術是視頻分析和圖像處理的基石，能夠幫助我們理解和處理視覺數(shù)據(jù)。2視頻分析技術2.1視頻幀捕捉與處理2.1.1原理視頻幀捕捉與處理是視頻分析的基礎步驟，涉及到從視頻流中提取單個圖像幀，然后對這些幀進行預處理，如縮放、灰度化、濾波等，以提高后續(xù)分析的效率和準確性。2.1.2內(nèi)容視頻幀捕捉使用OpenCV庫，可以輕松地從視頻文件或攝像頭中捕捉幀。以下是一個Python示例，展示如何從攝像頭捕捉視頻幀：importcv2

#打開攝像頭

cap=cv2.VideoCapture(0)

#檢查攝像頭是否成功打開

ifnotcap.isOpened():

raiseIOError("無法打開攝像頭")

#讀取視頻幀

ret,frame=cap.read()

#檢查讀取是否成功

ifnotret:

raiseIOError("無法讀取視頻幀")

#顯示幀

cv2.imshow('視頻幀',frame)

#等待按鍵，然后關閉窗口

ifcv2.waitKey(0)&0xFF==ord('q'):

cv2.destroyAllWindows()

#釋放攝像頭資源

cap.release()視頻幀處理幀捕捉后，可以進行各種處理。例如，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以簡化后續(xù)的圖像分析：importcv2

#打開攝像頭

cap=cv2.VideoCapture(0)

#檢查攝像頭是否成功打開

ifnotcap.isOpened():

raiseIOError("無法打開攝像頭")

#讀取視頻幀

ret,frame=cap.read()

#檢查讀取是否成功

ifnotret:

raiseIOError("無法讀取視頻幀")

#轉(zhuǎn)換為灰度圖像

gray_frame=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#顯示灰度幀

cv2.imshow('灰度視頻幀',gray_frame)

#等待按鍵，然后關閉窗口

ifcv2.waitKey(0)&0xFF==ord('q'):

cv2.destroyAllWindows()

#釋放攝像頭資源

cap.release()2.2運動檢測與跟蹤2.2.1原理運動檢測與跟蹤是通過比較連續(xù)幀之間的差異來識別和跟蹤物體的移動。常用的技術包括背景減除、光流法和目標跟蹤算法。2.2.2內(nèi)容背景減除背景減除是一種常見的運動檢測方法，通過從當前幀中減去背景模型來識別運動物體。以下是一個使用OpenCV的背景減除示例：importcv2

importnumpyasnp

#創(chuàng)建背景減除器

fgbg=cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

#打開攝像頭

cap=cv2.VideoCapture(0)

#檢查攝像頭是否成功打開

ifnotcap.isOpened():

raiseIOError("無法打開攝像頭")

whileTrue:

#讀取視頻幀

ret,frame=cap.read()

#檢查讀取是否成功

ifnotret:

break

#應用背景減除

fgmask=fgbg.apply(frame)

#顯示結果

cv2.imshow('背景減除',fgmask)

#按'q'鍵退出

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):

break

#釋放攝像頭資源

cap.release()

#關閉所有窗口

cv2.destroyAllWindows()光流法光流法用于估計連續(xù)幀中像素的運動方向和速度。OpenCV提供了calcOpticalFlowFarneback函數(shù)來實現(xiàn)這一點：importcv2

importnumpyasnp

#打開攝像頭

cap=cv2.VideoCapture(0)

#檢查攝像頭是否成功打開

ifnotcap.isOpened():

raiseIOError("無法打開攝像頭")

#讀取第一幀

ret,prev_frame=cap.read()

#轉(zhuǎn)換為灰度圖像

prev_gray=cv2.cvtColor(prev_frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

whileTrue:

#讀取視頻幀

ret,frame=cap.read()

#檢查讀取是否成功

ifnotret:

break

#轉(zhuǎn)換為灰度圖像

gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#計算光流

flow=cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray,gray,None,0.5,3,15,3,5,1.2,0)

#繪制光流矢量

h,w=gray.shape[:2]

y,x=np.mgrid[0:h:10,0:w:10].reshape(2,-1).astype(int)

fx,fy=flow[y,x].T

lines=np.vstack([x,y,x+fx,y+fy]).T.reshape(-1,2,2)

lines=32(lines+0.5)

vis=cv2.cvtColor(gray,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

cv2.polylines(vis,lines,0,(0,255,0))

#顯示結果

cv2.imshow('光流',vis)

#更新前一幀

prev_gray=gray.copy()

#按'q'鍵退出

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):

break

#釋放攝像頭資源

cap.release()

#關閉所有窗口

cv2.destroyAllWindows()2.3目標識別與分類2.3.1原理目標識別與分類是計算機視覺中的關鍵任務，涉及使用深度學習模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）來識別和分類圖像中的物體。2.3.2內(nèi)容使用預訓練模型進行目標識別OpenCV和深度學習框架如TensorFlow或PyTorch提供了預訓練的模型，可以用于目標識別。以下是一個使用TensorFlow的預訓練模型進行目標識別的示例：importcv2

importtensorflowastf

fromtensorflow.keras.applications.mobilenet_v2importpreprocess_input,decode_predictions

#加載預訓練模型

model=tf.keras.applications.MobileNetV2()

#打開攝像頭

cap=cv2.VideoCapture(0)

#檢查攝像頭是否成功打開

ifnotcap.isOpened():

raiseIOError("無法打開攝像頭")

whileTrue:

#讀取視頻幀

ret,frame=cap.read()

#檢查讀取是否成功

ifnotret:

break

#預處理圖像

img=cv2.resize(frame,(224,224))

img=img.astype('float32')

img=preprocess_input(img)

img=np.expand_dims(img,axis=0)

#預測

preds=model.predict(img)

decoded_preds=decode_predictions(preds,top=3)[0]

#打印預測結果

fori,(label,name,prob)inenumerate(decoded_preds):

print(f'預測{i+1}:{name}({prob:.2f})')

#顯示結果

cv2.imshow('目標識別',frame)

#按'q'鍵退出

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):

break

#釋放攝像頭資源

cap.release()

#關閉所有窗口

cv2.destroyAllWindows()2.4場景理解與語義分割2.4.1原理場景理解與語義分割是將圖像分割成多個區(qū)域，并為每個區(qū)域分配一個類別標簽，如“天空”、“道路”或“人”。這通常通過深度學習模型實現(xiàn)，如全卷積網(wǎng)絡（FCN）或U-Net。2.4.2內(nèi)容使用U-Net進行語義分割U-Net是一種廣泛用于圖像分割的深度學習模型。以下是一個使用PyTorch實現(xiàn)的U-Net模型進行語義分割的示例：importcv2

importtorch

fromtorchvisionimporttransforms

fromunet_modelimportUNet

#加載預訓練的U-Net模型

model=UNet(n_channels=3,n_classes=21)

model.load_state_dict(torch.load('unet_carvana_scale0.5_epoch2.pth',map_location=torch.device('cpu')))

model.eval()

#打開攝像頭

cap=cv2.VideoCapture(0)

#檢查攝像頭是否成功打開

ifnotcap.isOpened():

raiseIOError("無法打開攝像頭")

whileTrue:

#讀取視頻幀

ret,frame=cap.read()

#檢查讀取是否成功

ifnotret:

break

#預處理圖像

img=cv2.resize(frame,(512,512))

img=img.astype('float32')/255.0

img=transforms.ToTensor()(img)

img=img.unsqueeze(0)

#預測

withtorch.no_grad():

output=model(img)

output=torch.softmax(output,dim=1)

output=output.argmax(dim=1).squeeze(0)

#將預測結果轉(zhuǎn)換為彩色圖像

colors=np.array([[0,0,0],[128,0,0],[0,128,0],[128,128,0],[0,0,128],[128,0,128],[0,128,128],[128,128,128],[64,0,0],[192,0,0],[64,128,0],[192,128,0],[64,0,128],[192,0,128],[64,128,128],[192,128,128],[0,64,0],[128,64,0],[0,192,0],[128,192,0],[0,64,128]])

seg_img=colors[output.numpy()]

seg_img=seg_img.astype('uint8')

#顯示結果

cv2.imshow('語義分割',seg_img)

#按'q'鍵退出

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):

break

#釋放攝像頭資源

cap.release()

#關閉所有窗口

cv2.destroyAllWindows()請注意，上述代碼示例中的unet_model需要是包含U-Net模型定義的模塊，且預訓練模型文件unet_carvana_scale0.5_epoch2.pth需要在代碼運行的目錄中。此外，顏色數(shù)組colors是根據(jù)PascalVOC數(shù)據(jù)集的類別定義的，用于將分割結果轉(zhuǎn)換為彩色圖像。3圖像處理算法3.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像處理中的應用3.1.1原理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一種深度學習模型，特別適用于圖像處理和計算機視覺任務。CNN通過卷積層、池化層和全連接層的組合，能夠自動學習圖像的特征表示，從而在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務中表現(xiàn)出色。卷積層通過滑動窗口的方式，對圖像進行特征提取，池化層則用于降低特征圖的維度，減少計算量，全連接層用于分類或回歸。3.1.2示例下面是一個使用Python和Keras庫構建的簡單CNN模型，用于圖像分類：#導入所需庫

fromkeras.modelsimportSequential

fromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dense

#創(chuàng)建模型

model=Sequential()

#添加卷積層

model.add(Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(64,64,3)))

#添加池化層

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

#添加第二個卷積層

model.add(Conv2D(64,(3,3),activation='relu'))

#添加第二個池化層

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

#添加展平層

model.add(Flatten())

#添加全連接層

model.add(Dense(128,activation='relu'))

model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))

#編譯模型

pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])

#模型概覽

model.summary()3.1.3數(shù)據(jù)樣例假設我們使用CIFAR-10數(shù)據(jù)集，它包含60000張32x32彩色圖像，分為10個類別，每類6000張圖像。訓練集包含50000張圖像，測試集包含10000張圖像。#導入CIFAR-10數(shù)據(jù)集

fromkeras.datasetsimportcifar10

#加載數(shù)據(jù)

(x_train,y_train),(x_test,y_test)=cifar10.load_data()

#數(shù)據(jù)預處理

x_train=x_train.astype('float32')/255

x_test=x_test.astype('float32')/2553.2深度學習與圖像識別3.2.1原理深度學習在圖像識別中的應用主要依賴于深度神經(jīng)網(wǎng)絡，尤其是CNN。通過多層的神經(jīng)網(wǎng)絡，深度學習模型能夠?qū)W習到圖像的復雜特征，從而在圖像識別任務中達到甚至超過人類的識別能力。圖像識別通常包括圖像分類、目標檢測和人臉識別等。3.2.2示例使用TensorFlow和Keras構建一個圖像分類模型：#導入所需庫

importtensorflowastf

fromtensorflow.keras.modelsimportSequential

fromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dense

#創(chuàng)建模型

model=Sequential([

Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(150,150,3)),

MaxPooling2D(2,2),

Conv2D(64,(3,3),activation='relu'),

MaxPooling2D(2,2),

Conv2D(128,(3,3),activation='relu'),

MaxPooling2D(2,2),

Flatten(),

Dense(512,activation='relu'),

Dense(1,activation='sigmoid')

])

#編譯模型

pile(loss='binary_crossentropy',optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1e-4),metrics=['accuracy'])

#模型概覽

model.summary()3.3圖像增強與修復技術3.3.1原理圖像增強技術用于改善圖像質(zhì)量，使其更適合人類視覺或機器處理。常見的圖像增強方法包括亮度調(diào)整、對比度增強、銳化、去噪等。圖像修復技術則用于恢復圖像中缺失或損壞的部分，如去除圖像中的劃痕、修復舊照片等。3.3.2示例使用OpenCV進行圖像亮度和對比度調(diào)整：#導入所需庫

importcv2

importnumpyasnp

#讀取圖像

img=cv2.imread('image.jpg')

#定義亮度和對比度調(diào)整函數(shù)

defadjust_brightness_contrast(image,alpha=1.0,beta=0):

#創(chuàng)建一個空圖像

blank=np.zeros(image.shape,dtype='uint8')

#應用亮度和對比度調(diào)整

adjusted=cv2.addWeighted(image,alpha,blank,0,beta)

returnadjusted

#調(diào)整圖像

adjusted_img=adjust_brightness_contrast(img,alpha=1.5,beta=10)

#顯示圖像

cv2.imshow('OriginalImage',img)

cv2.imshow('AdjustedImage',adjusted_img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()3.4圖像壓縮與編碼3.4.1原理圖像壓縮技術用于減少圖像文件的大小，以便于存儲和傳輸。常見的圖像壓縮方法包括有損壓縮和無損壓縮。有損壓縮如JPEG，通過犧牲圖像質(zhì)量來大幅度減少文件大??；無損壓縮如PNG，保持圖像質(zhì)量不變，但壓縮效果不如有損壓縮。圖像編碼則是將圖像轉(zhuǎn)換為特定格式的過程，以便于壓縮和傳輸。3.4.2示例使用Pillow庫進行JPEG有損壓縮：#導入所需庫

fromPILimportImage

#打開圖像

img=Image.open('image.jpg')

#保存為JPEG格式，設置壓縮質(zhì)量

img.save('compressed_image.jpg','JPEG',quality=50)以上代碼示例和數(shù)據(jù)樣例展示了計算機視覺中圖像處理技術的幾個關鍵方面，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用、深度學習模型的構建、圖像增強與修復技術的實現(xiàn)，以及圖像壓縮與編碼的處理。通過這些技術，可以有效提升圖像處理和分析的效率與準確性。4實踐案例與項目4.1人臉識別系統(tǒng)開發(fā)4.1.1原理與內(nèi)容人臉識別技術是計算機視覺領域的一個重要應用，它通過分析人臉的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形狀，以及面部輪廓，來識別或驗證個人身份。這一技術廣泛應用于安全系統(tǒng)、社交媒體、支付系統(tǒng)等領域。技術棧OpenCV:用于圖像處理和特征提取。Dlib:提供了人臉檢測和特征點定位的工具。FaceNet:一種深度學習模型，用于人臉嵌入，即將人臉圖像轉(zhuǎn)換為固定長度的向量，便于比較。TensorFlow/Keras:深度學習框架，用于訓練和部署模型。示例代碼importcv2

importdlib

importnumpyasnp

fromfacenet_pytorchimportMTCNN,InceptionResnetV1

importtorch

#初始化MTCNN和InceptionResnetV1模型

device=torch.device('cuda:0'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')

mtcnn=MTCNN(keep_all=True,device=device)

resnet=InceptionResnetV1(pretrained='vggface2').eval().to(device)

#加載圖像

img=cv2.imread('path_to_image.jpg')

#轉(zhuǎn)換圖像為RGB

img_rgb=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)

#使用MTCNN檢測人臉

boxes,_=mtcnn.detect(img_rgb)

#提取人臉

faces=[]

forboxinboxes:

face=img_rgb[int(box[1]):int(box[3]),int(box[0]):int(box[2])]

face=cv2.resize(face,(160,160))

faces.append(face)

#轉(zhuǎn)換為Tensor

faces_tensor=torch.stack([torch.from_numpy(np.transpose(face,(2,0,1))).float()forfaceinfaces])

#使用FaceNet生成嵌入

embeddings=resnet(faces_tensor.to(device))

#打印嵌入向量

print(embeddings)4.1.2描述上述代碼展示了如何使用OpenCV讀取圖像，MTCNN進行人臉檢測，然后使用FaceNet模型生成人臉的嵌入向量。這些向量可以用于比較不同圖像中的人臉，以實現(xiàn)人臉識別。4.2自動駕駛中的視覺感知4.2.1原理與內(nèi)容自動駕駛車輛依賴于視覺感知系統(tǒng)來理解周圍環(huán)境，包括識別道路、車輛、行人、交通標志等。這通常通過使用深度學習模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），來處理從車輛攝像頭獲取的圖像數(shù)據(jù)。技術棧TensorFlow/Keras:深度學習框架。OpenCV:圖像處理庫。YOLO:實時目標檢測算法。LSTM:長短期記憶網(wǎng)絡，用于處理時間序列數(shù)據(jù)，如視頻流。示例代碼importcv2

importnumpyasnp

fromkeras.modelsimportload_model

fromkeras.preprocessing.imageimportimg_to_array

#加載預訓練的模型

model=load_model('path_to_model.h5')

#初始化攝像頭

cap=cv2.VideoCapture(0)

whileTrue:

#讀取攝像頭幀

ret,frame=cap.read()

#預處理圖像

image=cv2.resize(frame,(224,224))

image=image.astype("float")/255.0

image=img_to_array(image)

image=np.expand_dims(image,axis=0)

#使用模型進行預測

(not_a_car,is_a_car)=model.predict(image)[0]

#判斷是否為車輛

label="Car"ifis_a_car>not_a_carelse"NotCar"

proba=is_a_carifis_a_car>not_a_carelsenot_a_car

#在圖像上繪制標簽

label="{}:{:.2f}%".format(label,proba*100)

cv2.putText(frame,label,(10,25),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.7,(0,255,0),2)

#顯示圖像

cv2.imshow("Output",frame)

#按'q'鍵退出

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord("q"):

break

#清理

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()4.2.2描述這段代碼展示了如何使用Keras加載一個預訓練的模型，該模型用于識別圖像中的車輛。通過攝像頭實時讀取圖像，預處理圖像，然后使用模型進行預測，最后在圖像上繪制預測結果。4.3視頻監(jiān)控與異常行為檢測4.3.1原理與內(nèi)容視頻監(jiān)控系統(tǒng)通過分析視頻流來檢測異常行為，如入侵、摔倒、打架等。這通常涉及背景減除、運動檢測、以及更復雜的動作識別算法。技術棧OpenCV:用于視頻處理和背景減除。Caffe:深度學習框架，用于動作識別。HOG+SVM:用于運動檢測和特征提取。示例代碼importcv2

importnumpyasnp

fromcaffeimportCaffeModel,Transformer

#加載Caffe模型

net=CaffeModel('path_to_model.caffemodel')

transformer=Transformer({'data':net.blobs['data'].data.shape})

transformer.set_transpose('data',(2,0,1))

#初始化攝像頭

cap=cv2.VideoCapture('path_to_video.mp4')

whileTrue:

#讀取視頻幀

ret,frame=cap.read()

#轉(zhuǎn)換為灰度圖像

gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#背景減除

fgmask=fgbg.apply(gray)

#使用HOG+SVM進行運動檢測

hog=cv2.HOGDescriptor()

hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

boxes,weights=hog.detectMultiScale(frame,winStride=(8,8),padding=(32,32),scale=1.05)

#使用Caffe模型進行動作識別

transformed_image=transformer.preprocess('data',frame)

net.blobs['data'].data[...]=transformed_image

output=net.forward()

predicted_action=output['prob'].a