這篇教學會介紹使用 OpenCV，搭配人體特徵模型，偵測影像中的行人，並透過繪製形狀的方式，使用方框標記偵測到的行人，實現類似 AI 影像辨識的效果。

原文參考：OpenCV 行人偵測

因為程式中的 OpenCV 會需要使用鏡頭或 GPU，所以請使用本機環境 ( 參考：使用 Python 虛擬環境 ) 或使用 Anaconda Jupyter 進行實作 ( 參考：使用 Anaconda ) ，並安裝 OpenCV 函式庫 ( 參考：OpenCV 函式庫 )。

下載行人特徵模型

OpenCV 的官方 Github 提供了許多訓練好的特徵模型，從下方網址下載人體特徵模型，下載後將 xml 檔案和 Python 的程式檔放在同一層目錄下。

• OpenCV 官方 Github：https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/data
• 人體特徵模型：haarcascade_fullbody.xml

偵測影像中的行人

下方的例子執行後，會偵測影像中的行人，並透過繪製形狀的方式，使用方框標記偵測到的行人，如果有發生偵測到不是行人的形狀，可以調整 scaleFactor 和 minNeighbors 參數再重新偵測。

參考：cvtcolor() 色彩轉換、rectangle() 畫四邊形、for 迴圈

import cv2
img = cv2.imread('cars.jpg')                    # 讀取街道影像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    # 轉換成黑白影像

car = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_fullbody.xml")    # 讀取人體模型
gray = cv2.medianBlur(gray, 5)                  # 模糊化去除雜訊
cars = car.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)       # 偵測行人
for (x, y, w, h) in cars:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)   # 繪製外框

cv2.imshow('oxxostudio', img)
cv2.waitKey(0)     # 按下任意鍵停止
cv2.destroyAllWindows()

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