用python画人

❶ 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搜旅坦来更新人数计数器。最后，我们使用了 OpenCV 的 imshow 函数来显示当前帧镇滚的图像，并使用 waitKey 函数来检测是世桐否按下了 '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

❷ python怎么用自定义函数画手朝左边的小人

可以指信插函数塌逗神。turtle.setup(700,700,100,100)#setup()设置窗体大小，后两个参数可选，该函数也不是必须的

turtle.speed(10)#设置画笔移到速度，参数值为0-10，数字越大，速度越大

turtle.pensize(10)#设置画笔尺寸大小

turtle.pencolor(‘green‘)#设置画笔颜色

turtle.penup()#将画笔抬起团亏（抬起时移到画笔将不会在画布留下痕迹）

turtle.goto(0,190)#将画笔移到（x,y）

turtle.pendown()#将画笔落下

turtle.circle(80,360)#画圆，半径为正表示圆心在画笔左边

❸ python如何给二次元人物跳舞

1、首先下载python程序软件，并登陆自己的账号。
2、其码滚次点击该软件主界面的文件选项，创建文件，并将二次元人物跳舞的代码输前升入该文件中。
3、最后点击迟悔余运行该文件即可。

❹ 有一张人脸的侧脸图像，如何用python及相关的库来计算人脸转过的角度。

这个很难办到，不过可以通过判断关键点的特点进行判断，但是准确率不高
前言
很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。
一点区分
对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别，误导群众，造成一些人认为二者是相同的。其实，人脸检测解决的问题是确定一张图上有木有人脸，而人脸识别解决的问题是这个脸是谁的。可以说人脸检测是是人识别的前期工作。今天我们要做的是人脸识别。
所用工具
Anaconda 2——Python 2
Dlib
scikit-image
Dlib
对于今天要用到的主要工具，还是有必要多说几句的。Dlib是基于现代C++的一个跨平台通用的框架，作者非常勤奋，一直在保持更新。Dlib内容涵盖机器学习、图像处理、数值算法、数据压缩等等，涉猎甚广。更重要的是，Dlib的文档非常完善，例子非常丰富。就像很多库一样，Dlib也提供了Python的接口，安装非常简单，用pip只需要一句即可：
pip install dlib
上面需要用到的scikit-image同样只是需要这么一句：
pip install scikit-image
注：如果用pip install dlib安装失败的话，那安装起来就比较麻烦了。错误提示很详细，按照错误提示一步步走就行了。

人脸识别
之所以用Dlib来实现人脸识别，是因为它已经替我们做好了绝大部分的工作，我们只需要去调用就行了。Dlib里面有人脸检测器，有训练好的人脸关键点检测器，也有训练好的人脸识别模型。今天我们主要目的是实现，而不是深究原理。感兴趣的同学可以到官网查看源码以及实现的参考文献。今天的例子既然代码不超过40行，其实是没啥难度的。有难度的东西都在源码和论文里。
首先先通过文件树看一下今天需要用到的东西：

准备了六个候选人的图片放在candidate-faces文件夹中，然后需要识别的人脸图片test.jpg。我们的工作就是要检测到test.jpg中的人脸，然后判断她到底是候选人中的谁。另外的girl-face-rec.py是我们的python脚本。shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络，获得了 ImageNet 2015 冠军，通过让网络对残差进行学习，在深度和精度上做到了比
CNN 更加强大。
1. 前期准备
shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat都可以在这里找到。
然后准备几个人的人脸图片作为候选人脸，最好是正脸。放到candidate-faces文件夹中。
本文这里准备的是六张图片，如下：

她们分别是

然后准备四张需要识别的人脸图像，其实一张就够了，这里只是要看看不同的情况：

可以看到前两张和候选文件中的本人看起来还是差别不小的，第三张是候选人中的原图，第四张图片微微侧脸，而且右侧有阴影。
2.识别流程
数据准备完毕，接下来就是代码了。识别的大致流程是这样的：
3.代码
代码不做过多解释，因为已经注释的非常完善了。以下是girl-face-rec.py
# -*- coding: UTF-8 -*-
import sys,os,dlib,glob,numpy
from skimage import io
if len(sys.argv) != 5:
print "请检查参数是否正确"
exit()
# 1.人脸关键点检测器
predictor_path = sys.argv[1]
# 2.人脸识别模型
face_rec_model_path = sys.argv[2]
# 3.候选人脸文件夹
faces_folder_path = sys.argv[3]
# 4.需识别的人脸
img_path = sys.argv[4]
# 1.加载正脸检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# 2.加载人脸关键点检测器
sp = dlib.shape_predictor(predictor_path)
# 3. 加载人脸识别模型
facerec = dlib.face_recognition_model_v1(face_rec_model_path)
# win = dlib.image_window()
# 候选人脸描述子list
descriptors = []
# 对文件夹下的每一个人脸进行:
# 1.人脸检测
# 2.关键点检测
# 3.描述子提取
for f in glob.glob(os.path.join(faces_folder_path, "*.jpg")):
print("Processing file: {}".format(f))
img = io.imread(f)
#win.clear_overlay()
#win.set_image(img)
# 1.人脸检测
dets = detector(img, 1)
print("Number of faces detected: {}".format(len(dets)))
for k, d in enumerate(dets):
# 2.关键点检测
shape = sp(img, d)
# 画出人脸区域和和关键点
# win.clear_overlay()
# win.add_overlay(d)
# win.add_overlay(shape)
# 3.描述子提取，128D向量
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
# 转换为numpy array
v = numpy.array(face_descriptor)
descriptors.append(v)
# 对需识别人脸进行同样处理
# 提取描述子，不再注释
img = io.imread(img_path)
dets = detector(img, 1)
dist = []
for k, d in enumerate(dets):
shape = sp(img, d)
face_descriptor = facerec.compute_face_descriptor(img, shape)
d_test = numpy.array(face_descriptor)
# 计算欧式距离
for i in descriptors:
dist_ = numpy.linalg.norm(i-d_test)
dist.append(dist_)
# 候选人名单
candidate = ['Unknown1','Unknown2','Shishi','Unknown4','Bingbing','Feifei']
# 候选人和距离组成一个dict
c_d = dict(zip(candidate,dist))
cd_sorted = sorted(c_d.iteritems(), key=lambda d:d[1])
print "\n The person is: ",cd_sorted[0][0]
dlib.hit_enter_to_continue()

4.运行结果
我们在.py所在的文件夹下打开命令行，运行如下命令
python girl-face-rec.py 1.dat 2.dat ./candidate-faecs test1.jpg
由于shape_predictor_68_face_landmarks.dat和dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat名字实在太长，所以我把它们重命名为1.dat和2.dat。
运行结果如下：
The person is Bingbing。
记忆力不好的同学可以翻上去看看test1.jpg是谁的图片。有兴趣的话可以把四张测试图片都运行下试试。
这里需要说明的是，前三张图输出结果都是非常理想的。但是第四张测试图片的输出结果是候选人4。对比一下两张图片可以很容易发现混淆的原因。
机器毕竟不是人，机器的智能还需要人来提升。
有兴趣的同学可以继续深入研究如何提升识别的准确率。比如每个人的候选图片用多张，然后对比和每个人距离的平均值之类的。全凭自己了。

❺ 如何快速学习Python

1.要有决心
做任何事情，首先要有足够的决心和坚持，才能做好事情、学好Python也是如此。
2.勤于动手
对于编程语言的学习，不能眼高手低，学的过程中，想到就要写出来，一方面能够培养出写代码的感觉，另一方面可以加深知识的掌控。
3.一套完整的学习体系
Python编程语言的全面学习，需要拥有一整套系统的学习资料和学习计划，全面掌握Python基础知识，对以后解决Python编程过程中的问题十分有益!
4.项目实战训练
Python编程基础知识的学习最终目的是应用于项目中，因此，项目实战训练必不可少，多做几个项目，尽量是功能完整的项目，形成项目思路，对以后进行项目实战是很有好处的!

❻ 用Python里的小海龟画个简单的小机器人怎么搞

from turtle import *
from random import *
for i in range(4):
begin_fill()
penup()
goto(0, 30*(i+1)) # 从里面最小铅氏的一槐灶散个圆的底部，辩缓慢慢变大
fillcolor((random(), random(), random()))
pendown()
circle(150-30*(i+1))
end_fill()
mainloop()

❼ Python太好用了！AI初学者快速体验人脸检测

我们使颂宴用python进行AI识别测试，具体方式是是开启本地电脑的摄像头进行实时的识别，或者直接传入一张图片进行行人检测，在分析代码把数据源传入到识别，看到的是source=’0’，但是这个参数是打开本地电脑的摄像头流，再进行行人检测。

但我们需要对此处进行修改，使用rtsp流，进行AI行人识别，下面需要进行分析代码，找到可以修改的地方，或者摸个参数，来进行RTSP流的修改。

已经找到了视频流在哪里传进去的了，下面就是进行分析里面的代码进行改成rtsp流，把rtsp流写进去，汪知来做到实时分析，实现行人检测的效果。

在进行分析的时候，发现source这个参数只有LoadStreams用到过，而且是直接传进去的。

进入source参数里面查看，发现里面有一个默认的值，就是读文件，如果不是文件，就把source=[source]，再进行source值遍历。在遍历中还使用到了opencv打开本地电脑的摄像机流，再开一个线程进行实时行人识别。

代码中使用了opencv中cv2.VideoCapture的函数，从网上查找这个函数的用法得知，此函数是可以直接传入rtsp流地址的，所以问题解决就简单多了。cv2.VideoCapture这个函数是可以传入rtsp地址的，所以传入rtsp地址进行尝试，发现传入rtsp地址是没有问题的。困樱消

只要修改source这个参数即可，最终实现了检测：

❽ PythonDOTA人物能力值雷达图label为什么没用

Python可以使用matplotlib或者plotly等库来绘制雷达图，也就是用来显示多变量数据的一种二维图表，每个变量对应一个从中心发出的轴。DOTA是一款多人在族郑线对战游戏，每个英雄都有不同的能力值，可以用雷达图来表示。

如果你想在雷达图上添加标签，也就是每个轴的变量名，稿租你需要注意以下几点：

• 如果你使用matplotlib，你需要使用ax.set_varlabels()方法来设置每个轴的标签，而不是使用plt.xlabel()或者plt.ylabel()方法，因为这些方法只适用于直角坐标系。

• 如果你使用plotly，你需要使用go.Scatterpolar()函数来创建雷达图的数据，然后使用fig.update_layout()方法来设置每个轴的标签，例如fig.update_layout(polar=dict(radialaxis=dict(tickangle=90)))，表示将每个轴的标签旋转90度1。

• 如果你使用其他的库，你需要查看它们的文档，找到正确的方法来设置每个轴的标签，或者参考一些在线的示例代码，例如2。

以下是一个使用matplotlib绘制DOTA人物能力值雷达图的示例代码，其中包含了键穗兆设置每个轴的标签的方法：

• import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 定义每个轴的变量名labels = np.array(['力量', '敏捷', '智力', '攻击', '防御', '移速'])# 定义每个英雄的能力值data = np.array([




• [23, 24, 18, 49, 2, 310], # 敌法师




• [25, 20, 15, 50, 3, 290], # 斧王




• [19, 22, 25, 39, 4, 295] # 水晶室女])# 定义雷达图的角度angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, len(labels), endpoint=False)# 使雷达图封闭data = np.concatenate((data, data[:, [0]]), axis=1)




• angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))# 创建一个极坐标图fig = plt.figure()




• ax = fig.add_subplot(111, polar=True)# 绘制每个英雄的能力值ax.plot(angles, data[0], 'o-', linewidth=2, label='敌法师')




• ax.fill(angles, data[0], alpha=0.25)




• ax.plot(angles, data[1], 'o-', linewidth=2, label='斧王')




• ax.fill(angles, data[1], alpha=0.25)




• ax.plot(angles, data[2], 'o-', linewidth=2, label='水晶室女')




• ax.fill(angles, data[2], alpha=0.25)# 设置每个轴的标签ax.set_thetagrids(angles * 180 / np.pi, labels)# 设置雷达图的范围ax.set_ylim(0, 60)# 添加图例ax.legend(loc='best')# 显示图形plt.show()

❾ 编写Python程序，用于显示人的姓名和年龄

按照题目要求编写的Python程序如下

class Person:

def __init__(self,name,age):

self.__name=name

self.__age=age

def display(self):

print("姓名:{},年龄{}".format(self.__name,self.__age))

if __name__ == '__main__':

p=Person("张三",18)

p.display()

源代码(注意源代码的缩进)