• Bayesian Multi Scale Count
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    • 描述
    • 适用场景
    • 环境要求
    • 调用说明
    • • 模型初始化
      • 图片计数推理
      • 输入说明
    • 输出说明
    • 调用示例
    • 返回示例

Bayesian Multi Scale Count

版本

1.0

描述

传入交通或监控场景下的人群图片，输出对人群的计数。

适用场景

主要面向开阔场地的监控或安防摄像头场景图片，场景中人数较多。示例：

拍摄图片的摄像机一般架设在高于人头顶1米以上的距离，视野内的遮挡建筑物较少。不适用于过高拍摄图片或遥感图像，也不适用于针对个人或几个人的日常图像。

环境要求

参考requirements.txt

需注意pytorch的版本为1.6.0

调用说明

模型初始化

from CrownCount import CrownCount
counter = CrownCount()

图片计数推理

res = counter.run(image)

输入说明

参数	类型	是否必填	说明
image	PIL.Image.Image 或 ndarray	是	维度为(H,W,C)的图片，通道类型为RGB, 图片长宽应大于50*50

输出说明

返回一个不小于0的整数，代表图片中的人数

调用示例

from PIL import Image
from CrownCount import CrownCount
img = Image.open('test_data/img_0001.jpg').convert('RGB')
counter = CrownCount()
res = counter.run(img)
print(res)

返回示例

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