CSRNet模型如何实时监控视频中每一秒人的数量 完整代码

对于CSRNet模型，可以通过实时读取视频流中的每一帧图像，将其输入模型中进行推理，得到每一帧图像中的人数，再根据帧率将其转化为每秒人数。

以下是一个简单的完整代码示例，可以实现对视频流中每一秒人数的实时监控：

import cv2
import numpy as np
import torch

from models import CSRNet
from utils import get_perspective_transform, get_density_map

# 加载模型
model = CSRNet()
model.load_state_dict(torch.load('csrnet.pth', map_location=torch.device('cpu')))
model.eval()

# 设置视频流
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

# 设置透视变换矩阵和目标区域大小
src_points = np.float32([[0, 0], [0, 540], [960, 0], [960, 540]])
dst_points = np.float32([[0, 0], [0, 720], [540, 0], [540, 720]])
M = get_perspective_transform(src_points, dst_points)
target_size = (540, 720)

# 循环读取视频流中的每一帧图像
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 对当前帧进行透视变换和缩放
    warped_frame = cv2.warpPerspective(frame, M, target_size)
    resized_frame = cv2.resize(warped_frame, (960, 540))

    # 将当前帧图像转化为模型输入格式
    input_tensor = torch.from_numpy(np.transpose(resized_frame, (2, 0, 1))).float().unsqueeze(0)

    # 运行模型推理
    with torch.no_grad():
        output_tensor = model(input_tensor)
    density_map = output_tensor.squeeze().cpu().numpy()

    # 计算当前帧的人数并输出
    count = int(np.sum(density_map))
    print('人数：', count)

    # 在当前帧上绘制人数和密度图
    density_map = cv2.resize(density_map, (960, 540))
    density_map = density_map / np.max(density_map) * 255
    density_map = np.uint8(density_map)
    density_map = cv2.applyColorMap(density_map, cv2.COLORMAP_JET)
    result = cv2.addWeighted(resized_frame, 0.5, density_map, 0.5, 0)
    cv2.putText(result, 'Count: {}'.format(count), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

    # 显示当前帧图像和结果
    cv2.imshow('result', result)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，上述代码中的模型推理部分仅对单张图像进行了推理，如果需要对多张图像进行批量推理可以使用torch.utils.data.DataLoader等工具。另外，这里使用了一些辅助函数get_perspective_transform和get_density_map，需要根据自己的需求进行实现或修改。