导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关Python识别图中多少个人的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
python检测人数代码？
您好！下面是一个使用 OpenCV 库来检测人数的 Python 代码：
import cv2
# 读入视频文件
video = cv2.VideoCapture("video.mp4")
# 创建人体检测器
body_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')
# 初始化人数计数器
people_count = 0
# 循环读取每一帧
while True:
# 读取当前帧
ret, frame = video.read()
# 如果视频结束，退出循环
if not ret:
break
# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用人体检测器检测人体
bodies = body_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
# 将检测到的人体绘制矩形框
for (x, y, w, h) in bodies:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 将矩形框中的人数加 1
people_count += len(bodies)
# 显示当前帧
cv2.imshow("Frame", frame)
# 如果按下 'q' 键，退出循环
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
# 输出总人数
print(f'Total people count: {people_count}')
在上面的代码中，我们还初始化了一个 people_count 变量来记录人数，并在每一帧中通过检测到的人体数量来更新人数计数器。最后，我们使用了 OpenCV 的 imshow 函数来显示当前帧的图像，并使用 waitKey 函数来检测是否按下了 'q' 键。如果按下 'q' 键，就会退出循环。
在循环结束后，我们使用了 destroyAllWindows 函数来关闭所有打开的窗口，并使用 print 函数输出总人数。
如果我的回答对您有帮助，望采纳！谢谢
python人脸识别所用的优化算法有什么
python三步实现人脸识别
Face Recognition软件包
这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。
该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。
它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。
特性
在图片中识别人脸
找到图片中所有的人脸
找到并操作图片中的脸部特征
获得图片中人类眼睛、鼻子、嘴、下巴的位置和轮廓
找到脸部特征有很多超级有用的应用场景，当然你也可以把它用在最显而易见的功能上：美颜功能（就像美图秀秀那样）。
鉴定图片中的脸
识别图片中的人是谁。
你甚至可以用这个软件包做人脸的实时识别。
这里有一个实时识别的例子：
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安装
环境要求
Python3.3+或者Python2.7
MacOS或者Linux（Windows不做支持，但是你可以试试，也许也能运行）
安装步骤
在MacOS或者Linux上安装
首先，确保你安装了dlib，以及该软件的Python绑定接口。如果没有的话，看这篇安装说明：
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然后，用pip安装这个软件包：
如果你安装遇到问题，可以试试这个安装好了的虚拟机：
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在树莓派2+上安装
看这篇说明：
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在Windows上安装
虽然Windows不是官方支持的，但是有热心网友写出了一个Windows上的使用指南，请看这里：
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使用已经配置好的虚拟机（支持VMWare和VirtualBox）
看这篇说明：
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使用方法
命令行接口
如果你已经安装了face_recognition，那么你的系统中已经有了一个名为face_recognition的命令，你可以使用它对图片进行识别，或者对一个文件夹中的所有图片进行识别。
首先你需要提供一个文件夹，里面是所有你希望系统认识的人的图片。其中每个人一张图片，图片以人的名字命名。
然后你需要准备另一个文件夹，里面是你要识别的图片。
然后你就可以运行face_recognition命令了，把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入，命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁。
输出中，识别到的每张脸都单独占一行，输出格式为
通过Python模块使用
你可以通过导入face_recognition模块来使用它，使用方式超级简单，文档在这里：
自动找到图片中所有的脸
看看这个例子自己实践一下：
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你还可以自定义替换人类识别的深度学习模型。
注意：想获得比较好的性能的话，你可能需要GPU加速（使用英伟达的CUDA库）。所以编译的时候你也需要开启dlib的GPU加速选项。
你也可以通过这个例子实践一下：
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如果你有很多图片和GPU，你也可以并行快速识别，看这篇文章：
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自动识别人脸特征
试试这个例子：
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识别人脸鉴定是哪个人
这里是一个例子：
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Python如何图像识别？
pillow包可以处理图像
pillow：（了解）（python image library）是一个有关图像图片处理的包，这个包底层用的C C++,但PIL包是python2下使用。所以又更新了一个适合python3版本的、基于PIL包的新包pillow。
安装pillow：
pip install pillow
至于识别，那就可能是文字识别或人脸识别。这需要学习很多东西，建议小白还是先把基础学好吧。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于Python识别图中多少个人的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。