import cv2
from ultralytics import YOLO
from datetime import datetime, timedelta
# 사용할 욜로 모델을 지정합니다.
model = YOLO('yolov8n.pt')
# 카메라를 지정합니다.
cap = cv2.VideoCapture(0)
start_time = None
# 변수를 초기화합니다.
total_sitting_time = timedelta()
total_standing_time = timedelta()
last_state = None # 'sitting' or 'standing'
last_update_time = datetime.now()
while True:
# 카메라로부터 이미지를 가져옵니다.
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 이미지를 입력으로 욜로 모델을 사용합니다.
results = model(frame)
# 디폴트 값은 사람이 감지 안된 상태입니다.
person_detected = False
# 욜로 모델에서 감지한 객체들을 하나씩 체크합니다.
for r in results[0].boxes.data:
# x1: 왼쪽 끝 x 좌표, y1: 위쪽 끝 y 좌표, x2: 오른쪽 끝 x 좌표, y2: 아래쪽 끝 y 좌표
# conf : confidence score (신뢰도 점수). 모델이 얼마나 확신을 가지고 객체를 탐지했는지를 나타냄. 1에 가까울수록 더 확실한 탐지를 의미
# cls: class index (클래스 인덱스). 감지된 객체의 종류를 나타내는 숫자
x1, y1, x2, y2, conf, cls = r
# 사람감지 체크
if int(cls) == 0: # 0번은 person class
person_detected = True
overlay = frame.copy()
# 사람 영역에 붉은색 배경을 씌웁니다.
cv2.rectangle(overlay, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0,0,255), -1)
frame = cv2.addWeighted(overlay, 0.3, frame, 0.7, 0)
current_time = datetime.now()
# 사람이 감지된 경우 앉아있는 시간을 누적합니다.
if person_detected:
if last_state != 'sitting':
if last_state is not None:
total_standing_time += current_time - last_update_time
last_state = 'sitting'
last_update_time = current_time
if start_time is None:
start_time = current_time
duration = current_time - start_time
time_str = str(timedelta(seconds=int(duration.total_seconds())))
current_sitting_duration = current_time - last_update_time
temp_total_sitting = total_sitting_time + current_sitting_duration
# 사람이 감지안된 경우 서있는 시간을 누적합니다.
else: # person not detected (standing)
if last_state != 'standing':
if last_state is not None:
total_sitting_time += current_time - last_update_time
last_state = 'standing'
last_update_time = current_time
start_time = None
current_standing_duration = current_time - last_update_time
temp_total_standing = total_standing_time + current_standing_duration
# 이미지에 정보를 출력합니다.
sitting_str = str(temp_total_sitting if person_detected else total_sitting_time).split('.')[0]
standing_str = str(temp_total_standing if not person_detected else total_standing_time).split('.')[0]
cv2.putText(frame, f'Total Sitting Time: {sitting_str}', (10, 30),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, f'Total Standing Time: {standing_str}', (10, 60),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255, 0, 0), 2)
current_state = "Sitting" if person_detected else "Standing"
cv2.putText(frame, f'Current State: {current_state}', (10, 90),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
# 이미지를 화면에 보옂줍니다.
cv2.imshow('Person Detection', frame)
# ESC 키를 누르면 종료하도록 합니다.
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
break
# 최종 누적 시간을 계산합니다.
if last_state == 'sitting':
total_sitting_time += datetime.now() - last_update_time
else:
total_standing_time += datetime.now() - last_update_time
# 최종 누적 시간을 터미널에 출력합니다.
print(f"\nFinal Results:")
print(f"Total Sitting Time: {str(total_sitting_time).split('.')[0]}")
print(f"Total Standing Time: {str(total_standing_time).split('.')[0]}")
# 자원을 해제합니다.
cap.release()
cv2.destroyAllWindows() |
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