最近在做一個有關教室視訊監控的專案，引用了一篇瀋陽大學畢業生的論文《基於監控視訊的高校教室佔有率統計系統》裡面的流程圖，這是一篇很好的論文，當然今天不是來說這篇論文的。
這是論文的下載地址：論文下載地址
下面就是自己寫的程式碼和對程式碼的解釋：
一、 程式碼內容：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Sep 21 00:28:44 2016
@author: #riel
"""

import cv2
import numpy as np
import argparse
def pmain(img):
    def Key(*image)
 
:
        for i in image:
            cv2.imshow('%s'%id(i),i)
        k = cv2.waitKey(0) &0xFF
        if k == ord('q'):
            return True
        return False
    result = 0     
    dst = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV_FULL)
    h,s,v = cv2.split(dst)
    v = cv2.inRange(v,0,64)
#    if Key(v):
 

#        return result
    blur = cv2.GaussianBlur(v,(5,5),0)
    ret,thresh1 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
    ret,thresh2 = cv2.threshold(blur,100,255,cv2.THRESH_BINARY)   
#    if Key(thresh1,thresh2):
#        return result    
    kernel = np.ones((2,2),np.uint8)
    erosion = cv2.erode(thresh2,kernel,iterations = 1
 
)
    dilation = cv2.dilate(erosion,kernel,iterations = 1)
#    if Key(dilation):
#        return result    
    circles = cv2.HoughCircles(dilation,cv2.cv.CV_HOUGH_GRADIENT,1,5，param1=5,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)
    circles = np.uint16(np.around(circles))
    result = len(circles[0])
#    for i in circles[0,:]:
#        cv2.circle(dilation,(i[0],i[1]),5,(0,255,0),1)
#        cv2.circle(dilation,(i[0],i[1]),1,(0,0,255),1)
#        result = result + 1
#    if Key(img,dilation):
#        return result
    return result
if __name__ == '__main__':
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-p","--photo",help = "path to the photo file")
    ap.add_argument("-a","--min-area",type = int,default = 500,help = "minimun area size")
    args = vars(ap.parse_args())
    if args.get("photo",None) is None:
        strings = r"photo.jpg"
    else :
        strings = args["photo"]
    img = cv2.imread(strings)
    print pmain(img)
    cv2.destroyAllWindows()

二、程式碼解釋：
1.獲取圖片：

 ap = argparse.ArgumentParser()
 ap.add_argument("-p","--photo",help = "path to the photo file")
ap.add_argument("-a","--min-area",type = int,default = 500,help = "minimun area size")
args = vars(ap.parse_args())
if args.get("photo",None) is None:
    strings = r"photo.jpg"
else :
    strings = args["photo"]

這裡獲取圖片分成兩種方法，第一種是用cmd執行程式碼，輸入圖片路徑，第二種則是使用程式碼中的已經設定好的圖片路徑：

圖中program’spath就是程式碼路徑
“-p”則是新增args引數，表示的是圖片的路徑photo’spath
2.Key函式，這個只是為了方便圖片的輸出而寫的一個函式，用系統給定的id作為視窗名字（好像沒有什麼好的方法直接呼叫引數的變數名作為視窗名字）：

def Key(*image):
        for i in image:
            cv2.imshow('%s'%id(i),i)
        k = cv2.waitKey(0) &0xFF
        if k == ord('q'):
            return True
        return False

3、其餘的可以對照論文的流程來看，有什麼錯誤或者不懂歡迎私聊本人。
三、總結：
這個是直接利用了論文裡面的流程圖和指示寫的程式碼，對於自己做的專案有一些偏差，這說明了不是每個人的程式碼都可以直接拿過來用，首先是要去理解，然後根據自己的所需去改變，這樣才能把別人的東西變成自己的。

路途艱苦，天道酬勤。

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