Pokud můžete zaručit, že kamera bude pokaždé ve přesně stejné poloze (nikdo ji nebude hýbat ani ji bouchat) a můžete si vybrat povahu / barvu reflexní pásky, možná budete moci použít jednoduché software pro rozlišení obrázků.

ImageMagick obsahuje software, který vám umožní porovnat dva obrázky. Lze jej použít k výpočtu „rozdílového obrázku“, který ukazuje umístění pixelů, kde je mezi nimi podstatný rozdíl.

S tím je možné udělat toto. Předem vyfoťte hlediště, když je prázdné. Poté ručně zakroužkujte každé z míst odpovídajících každé židli (např. Místo, kde je tato reflexní páska). Dále v den přednášky vyfotografujte snímek a proveďte „rozdíl“ pro porovnání tohoto obrázku s obrazem prázdného sálu. Získáte tak teplotní mapu umístění pixelů, kde je podstatný rozdíl mezi těmito dvěma obrázky. Nakonec můžete oříznout místa, která jste dříve určili a která odpovídají místu, a spočítat, kolik z nich je. Můžete také použít ImageMagic k oříznutí konkrétních míst, vypočítat průměrnou intenzitu v těchto oblastech a porovnat ji s prahovou hodnotou.

Pokud má reflexní páska určitou barvu, můžete také použít ImageMagick k zaostření na konkrétním barevném kanálu.

Toto je trochu hackerské. Nevím, jak dobře by to fungovalo, ale bylo by docela snadné experimentovat s ním ručně a určit, jak dobře by to fungovalo.

Zde je více informací o tom, jak používat ImageMagick pro porovnávání obrázků :

• http://www.imagemagick.org/Usage/compare/

• http://www.imagemagick.org/discourse-server/viewtopic.php?f=1&t=17621

Můžete zvážit použití opencv k vytvoření něčeho, co rozpozná místo, které je prázdné, a místo, které je obsazeno. Existuje několik algoritmů pro zpracování obrazu, které budou užitečné - i když by to byl vlastní software, který byste museli udělat.

Museli byste trénovat software, abyste se naučili, jak vypadá prázdné sedadlo nebo jak vypadá sedadlo - včetně tréninku, jak rozpoznat, jak vypadá sedadlo s taškou / jídlem nepočítám to tak, jak je přijato.

Pokud mají sedadla jasnou barvu, může se vám podařit detekce barev, i když pochybuji, že by byla 100% přesná, protože studenti by mohli nosit oblečení stejnou barvu jako sedadla.

Představuji si, že nejlepší úhel by byl nad hlavou, ale to může vyžadovat několik kamer, aby se zabránilo zkreslení sedadel.

To by bylo VELMI komplikované a vyžadovat spoustu lidských hodin k výrobě softwaru a zajistit jeho správné vyškolení.

Nebylo by jednodušší přistupovat k němu z jiného úhlu? Vezměte automatické počítání, když lidé procházejí vchodem pomocí jednoduchého světelného paprsku a přijímače, a počítejte pokaždé, když je rozbité. Možná tlaková podložka na nohy? Nebo lidé, kteří při vstupu tlačí na cvakání (což by se mimochodem mohlo připojit k led pultu v hale!). Něco jednoduchého, co by se dalo udělat pomocí pi / arduino. Jsem si jistý, že byste dostali několik falešných pozitivů u lidí, kteří chodí ven a zpět, ale bylo by to mnohem jednodušší než to, co navrhujete.

Nebo proč nepoužívat starou tradiční trasa - obejděte kousek papíru se jmény „požárních předpisů“. Pak můžete pomocí OCR zjistit, kdo se rychle zúčastnil, a vytvořit si z toho pěkné grafy! Pokud je docházka součástí ročníku, pak by to bylo dvojnásobně užitečné.

Nebo ... pokud chcete vědět, co tam studenti jsou, dejte každému studentovi kartu NFC, na které je zakódováno individuální číslo, a když vejdou dovnitř, přejdou přes přijímač. NFC karty jsou levné a jejich kódování je celkem triviální. Výložník. Možná by mohly být začleněny do studentských karet.

Myslím si však, že kvůli nedostatku podrobností a znalostí a úsilí, které jsou uvedeny ve vaší otázce, nejde o skutečnou situaci, pouze o úkol, který vás přivede prozkoumat metody a přimět vás myslet mimo krabici.

Tento článek v blogu poskytuje příjemný výchozí bod pro práci s detekcí obličeje pomocí pythonu a OpenCV2 ve 25 řádcích kódu pythonu - k dispozici je řada takových článků. Důležité je, že se snažíte získat přibližné číslo nebo 100% přesnost.