门店客流统计)

门店客流统计

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import cv2
import numpy as np
from tracker import *
import cvzone
import timebg_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=200, varThreshold=140)# Open a video capture
video_capture = cv2.VideoCapture(r"store.mp4")def RGB(event, x, y, flags, param):if event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:point = [x, y]print(point)cv2.namedWindow('RGB')
cv2.setMouseCallback('RGB', RGB)
tracker = Tracker()area1 = [(213, 165), (200, 189), (693, 373), (697, 341)]
area2 = [(195, 199), (186, 213), (683, 404), (689, 388)]
er = {}
counter1 = []
ex = {}
counter2 = []
while True:ret, frame = video_capture.read()if not ret:breakframe = cv2.resize(frame, (1028, 500))mask = bg_subtractor.apply(frame)_, mask = cv2.threshold(mask, 245, 255, cv2.THRESH_BINARY)contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)list = []for cnt in contours:area = cv2.contourArea(cnt)if area > 1500:# cv2.drawContours(frame, [cnt], -1, (0, 255, 0), 2)x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)list.append([x, y, w, h])bbox_idx = tracker.update(list)for bbox in bbox_idx:x1, y1, x2, y2, id = bboxcx = int(x1 + x1 + x2) // 2cy = int(y1 + y1 + y2) // 2result = cv2.pointPolygonTest(np.array(area1, np.int32), ((cx, cy)), False)if result >= 0:er[id] = (cx, cy)if id in er:result1 = cv2.pointPolygonTest(np.array(area2, np.int32), ((cx, cy)), False)if result1 >= 0:cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2 + x1, y2 + y1), (0, 255, 0), 3)cvzone.putTextRect(frame, f'{id}', (cx, cy), 2, 2)cv2.circle(frame, (cx, cy), 5, (0, 255, 0), -1)if counter1.count(id) == 0:counter1.append(id)result2 = cv2.pointPolygonTest(np.array(area2, np.int32), ((cx, cy)), False)if result2 >= 0:ex[id] = (cx, cy)if id in ex:result3 = cv2.pointPolygonTest(np.array(area1, np.int32), ((cx, cy)), False)if result3 >= 0:cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2 + x1, y2 + y1), (0, 0, 255), 3)cvzone.putTextRect(frame, f'{id}', (cx, cy), 2, 2)cv2.circle(frame, (cx, cy), 5, (0, 255, 0), -1)if counter2.count(id) == 0:counter2.append(id)cv2.polylines(frame, [np.array(area1, np.int32)], True, (0, 0, 255), 2)cv2.polylines(frame, [np.array(area2, np.int32)], True, (0, 0, 255), 2)Enter = len(counter1)Exit = len(counter2)cvzone.putTextRect(frame, f'ENTER:-{Enter}', (50, 60), 2, 2)cvzone.putTextRect(frame, f'EXIT:-{Exit}', (50, 130), 2, 2)cv2.imshow('RGB', frame)time.sleep(0.01)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:  # Press 'Esc' to exitbreak# Release the video capture and close windows
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
import mathclass Tracker:def __init__(self):# Store the center positions of the objectsself.center_points = {}# Keep the count of the IDs# each time a new object id detected, the count will increase by oneself.id_count = 0def update(self, objects_rect):# Objects boxes and idsobjects_bbs_ids = []# Get center point of new objectfor rect in objects_rect:x, y, w, h = rectcx = (x + x + w) // 2cy = (y + y + h) // 2# Find out if that object was detected alreadysame_object_detected = Falsefor id, pt in self.center_points.items():dist = math.hypot(cx - pt[0], cy - pt[1])if dist < 35:self.center_points[id] = (cx, cy)
#                    print(self.center_points)objects_bbs_ids.append([x, y, w, h, id])same_object_detected = Truebreak# New object is detected we assign the ID to that objectif same_object_detected is False:self.center_points[self.id_count] = (cx, cy)objects_bbs_ids.append([x, y, w, h, self.id_count])self.id_count += 1# Clean the dictionary by center points to remove IDS not used anymorenew_center_points = {}for obj_bb_id in objects_bbs_ids:_, _, _, _, object_id = obj_bb_idcenter = self.center_points[object_id]new_center_points[object_id] = center# Update dictionary with IDs not used removedself.center_points = new_center_points.copy()return objects_bbs_ids

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