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按照官方说明安装Numpy，或运行以下命令
pipinstall numpy安装imutils
pipinstall imutils安装请求
pipinstall requests2.编码
检测和发送数据的整个例程可以在本章中找到。为了更好地解释这段代码，我们将其分为八个部分，以便更好地解释代码的各个方面，使您更容易理解。
第1节
from imutils.object_detection importnon_max_suppression importnumpy as np importimutils importcv2 importrequests importtime importargparseURL _ EDITION = " http://things . ubi dots . com " URL _ INDUSTRIER = " http://INDUSTRIER . API . ubi dots . com " INDUSTRIER _ USER = True #将此设置为false如果您是教育用户令牌= " .." alt="计数器代码 利用OpenCV、Python和Ubidots构建行人计数器程序（附完整代码）">
图片转载自
https://www.pyimagesearch.com
第3节
deflocalDetect(image_path):result = []image = cv2.imread(image_path)iflen(image) <= 0:print("[ERROR] could not read your local image")returnresultprint("[INFO] Detecting people")result = detector(image)# shows the resultfor(xA, yA, xB, yB) inresult:cv2.rectangle(image, (xA, yA), (xB, yB), (0, 255, 0), 2)cv2.imshow("result", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindowsreturn(result, image)现在，在这部分代码中，我们必须定义一个函数来从本地文件中读取图像，并检测其中是否有人。为了实现这一点，我简单的调用了检测器函数，并添加了一个简单的循环来绘制检测器的圆框。它返回检测到的帧数和带有绘图检测的图像。然后，只需在新的操作系统窗口中重新创建结果。
第4节
defcameraDetect(token, device, variable, sample_time=5):cap = cv2.VideoCapture(0)init = time.time# Allowed sample time for Ubidots is 1 dot/secondifsample_time < 1:sample_time = 1while(True):# Capture frame-by-frameret, frame = cap.readframe = imutils.resize(frame, width=min(400, frame.shape[1]))result = detector(frame.copy)# shows the resultfor(xA, yA, xB, yB) inresult:cv2.rectangle(frame, (xA, yA), (xB, yB), (0, 255, 0), 2)cv2.imshow('frame', frame)# Sends resultsiftime.time - init >= sample_time:print("[INFO] Sending actual frame results")# Converts the image to base 64 and adds it to the contextb64 = convert_to_base64(frame)context = {"image": b64}sendToUbidots(token, device, variable,len(result), context=context)init = time.timeifcv2.waitKey(1) & 0xFF== ord('q'):break# When everything done, release the capturecap.releasecv2.destroyAllWindowsdefconvert_to_base64(image):image = imutils.resize(image, width=400)img_str = cv2.imencode('.png', image)[1].tostringb64 = base64.b64encode(img_str)returnb64.decode('utf-8')与第3节中的函数类似，第4节中的函数将调用检测器方法和绘图框，并使用OpenCV中的VideoCapture方法直接从网络摄像头中检索图像。我们还稍微修改了官方的摄像头，以捕捉相机中的图像，并每“n”秒将结果发送到一个Ubidots帐户(发送到bidots功能将在本教程的稍后部分进行介绍)。convert_to_base64函数将图像转换成基本的64位字符串，对于在HTML Canvas小部件中使用Java代码查看Ubidots中的结果非常重要。
第5节
defdetectPeople(args):image_path = args["image"]camera = Trueifstr(args["camera"]) == 'true'elseFalse# Routine to read local imageifimage_path != Noneandnotcamera:print("[INFO] Image path provided, attempting to read image")(result, image) = localDetect(image_path)print("[INFO] sending results")# Converts the image to base 64 and adds it to the contextb64 = convert_to_base64(image)context = {"image": b64}# Sends the resultreq = sendToUbidots(TOKEN, DEVICE, VARIABLE,len(result), context=context)ifreq.status_code >= 400:print("[ERROR] Could not send data to Ubidots")returnreq# Routine to read images from webcamifcamera:print("[INFO] reading camera images")cameraDetect(TOKEN, DEVICE, VARIABLE)这种方法的目的是通过终端和触发例程插入参数，并从本地存储的图像文件或通过网络摄影搜索行人。
第6节
defbuildPayload(variable, value, context):return{variable: {"value": value, "context": context}}defsendToUbidots(token, device, variable, value, context={}, industrial=True):# Builds the endpointurl = URL_INDUSTRIAL ifindustrial elseURL_EDUCATIONALurl = "{}/api/v1.6/devices/{}".format(url, device)payload = buildPayload(variable, value, context)headers = {"X-Auth-Token" alt="计数器代码 利用OpenCV、Python和Ubidots构建行人计数器程序（附完整代码）">
注:TTCV含有破伤风类毒素疫苗 伤口分类标准 清洁伤口:位于细菌定植较少的区域并在受伤后立即治疗的简单伤口(如刀伤)。 不洁伤口:位于细菌定植较多的区域(如腋窝...
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