Python版智能監控應用實踐

要實作Python版的智能監控應用，你可以使用一些開源庫和算法。以下是一個示例，使用OpenCV和YOLO（You Only Look Once）算法來實作智能監控應用：

首先，確定你已經安裝了OpenCV和NumPy庫。可以使用以下指令安裝它們：

```python

pip install opencv-python

pip install numpy

```

然後，下載下傳YOLO的權重檔案和配置檔案（例如yolov3.weights和yolov3.cfg），并将它們放在同一個目錄下。

接下來，可以使用以下代碼實作智能監控應用：

```python

import cv2

import numpy as np

# 加載YOLO模型

net = cv2.dnn.readNet('path_to_weights', 'path_to_config')

# 加載類别名稱

with open('path_to_classes', 'r') as f:

classes = f.read().splitlines()

# 加載視訊

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

# 檢查視訊是否成功加載

if not video.isOpened():

print("無法加載視訊")

exit()

while True:

# 讀取視訊幀

ret, frame = video.read()

# 檢查視訊是否結束

if not ret:

break

# 建立一個blob（二進制大對象）來作為輸入圖像

blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255, (416, 416), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)

# 将blob輸入到YOLO模型中擷取預測結果

net.setInput(blob)

output_layers_names = net.getUnconnectedOutLayersNames()

layer_outputs = net.forward(output_layers_names)

# 解析預測結果

boxes = []

confidences = []

class_ids = []

for output in layer_outputs:

for detection in output:

scores = detection[5:]

class_id = np.argmax(scores)

confidence = scores[class_id]

if confidence > 0.5:

center_x = int(detection[0] * frame.shape[1])

center_y = int(detection[1] * frame.shape[0])

width = int(detection[2] * frame.shape[1])

height = int(detection[3] * frame.shape[0])

# 計算邊界框的左上角坐标

x = int(center_x - width / 2)

y = int(center_y - height / 2)

boxes.append([x, y, width, height])

confidences.append(float(confidence))

class_ids.append(class_id)

# 對邊界框進行非最大抑制（Non-Maximum Suppression）處理

indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

# 在圖像上繪制檢測結果

font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN

colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))

if len(indexes) > 0:

for i in indexes.flatten():

x, y, w, h = boxes[i]

label = str(classes[class_ids[i]])

confidence = str(round(confidences[i], 2))

color = colors[i]

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)

cv2.putText(frame, label + " " + confidence, (x, y + 20), font, 2, color, 2)

# 顯示結果

cv2.imshow('Intelligent Surveillance', frame)

# 按下 'q' 鍵退出循環

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

# 清理并關閉視窗

video.release()

cv2.destroyAllWindows()

```

上面的代碼中，你需要替換以下路徑：

- 'path_to_weights'：YOLO權重檔案的路徑

- 'path_to_config'：YOLO配置檔案的路徑

- 'path_to_classes'：包含類别名稱的檔案的路徑

- 'path_to_video.mp4'：要進行智能監控的視訊檔案的路徑

這段代碼将使用YOLO模型檢測視訊中的物體，并在圖像上繪制檢測結果。你可以根據自己的需求來調整門檻值、邊界框顔色等參數。