Я использую HOG (Гистограмма Ориентированного Градиента) для обнаружения человека в моем Raspberry Pi, но это очень медленно, поэтому, чтобы ускорить его, я использую обнаружение движения с HOG.Таким образом, код будет начинаться с обнаружения движения, если какое-либо движение обрезает часть, в которой было движение, и вводит ее в HOG, чтобы увидеть, есть ли на обрезанном изображении человек или нет.но я получаю эту ошибку
(rects, weights) = hog.detectMultiScale(gray_frame)
cv2.error: OpenCV(3.4.3) /home/pi/packaging/opencv-
python/opencv/modules/core/src/matrix.cpp:423: error: (-215:Assertion
failed) 0 <= _rowRange.start && _rowRange.start <= _rowRange.end &&
_rowRange.end <= m.rows in function 'Mat'
и
Segmentation fault
это мой код:
from picamera.array import PiRGBArray
import picamera
import warnings
import datetime
import imutils
import time
import cv2
import numpy as np
client = None
camera = picamera.PiCamera()
camera.resolution = (368,240)
camera.framerate = 20
camera.rotation = 180
rawCapture = PiRGBArray(camera, size=(368,240))
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
print("[INFO] warming up...")
time.sleep(2.5)
avg = None
for f in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr",
use_video_port=True):
frame = f.array
orig = frame.copy()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
if avg is None:
avg = gray.copy().astype("float")
rawCapture.truncate(0)
continue
cv2.accumulateWeighted(gray, avg, 0.5)
frameDelta = cv2.absdiff(gray, cv2.convertScaleAbs(avg))
thresh = cv2.threshold(frameDelta, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if imutils.is_cv2() else cnts[1]
for c in cnts:
if cv2.contourArea(c) < 2500:
continue
print("MOTION DETECTED")
time.sleep(1)
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
framea = frame[y:y+h, x:x+w]
gray_frame = cv2.cvtColor(framea, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
(rects, weights) = hog.detectMultiScale(gray_frame)
for i, (x, y, w, h) in enumerate(rects):
if weights[i] < 0.7:
continue
cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h),(0,255,0),2)
print("*******WARNING******")
cv2.imshow("cropped image", framea)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord("q"):
break
cv2.imshow("Security Feed", frame)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord("q"):
break
rawCapture.truncate(0)
Я думаю, что проблема из обрезанной части, но я не 'Как теперь это исправить
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
framea = frame[y:y+h, x:x+w]
gray_frame = cv2.cvtColor(framea, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
(rects, weights) = hog.detectMultiScale(gray_frame)