Python虚拟环境搭建

项目地址

创建虚拟环境(尽量保证版本一致)

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conda create -y -n human_fall_env python=3.10

激活虚拟环境

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conda activate human_fall_env

拉取项目

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git clone https://github.com/taufeeque9/HumanFallDetection.git

安装依赖CPU版本

修改requirements.txt文件(这里不修改的话,后面Numpy会出现问题),主要修改内容为Numpy,torch和torchvision

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boto
certifi
chardet
cycler
dataclasses
future
idna
kiwisolver
matplotlib>=3.3.1
numpy>=1.19.1,<2
opencv-python
openpifpaf>=0.11.7
pandas>=1.1.1
Pillow>=7.2.0
pyparsing
pysparkling
python-dateutil
python-json-logger
pytz
requests
scipy
torch==1.13.1
torchvision==0.14.1
six
urllib3==1.26.19

安装依赖

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pip install -r requirements.txt
如果遇到Numpy问题的解决方法

卸载numpy执行以下命令

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pip uninstall numpy
pip install "numpy<2"

安装依赖GPU版本

请确保电脑已经安装了cuda-CUDA的安装教程

修改requirements.txt文件,主要删除了torch==1.13.1和torchvision==0.14.1

安装依赖

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pip install -r requirements.txt

安装Pytorch

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conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

检查是否安装成功

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import torch

print(torch.cuda.is_available())  # 应该返回 True 如果 CUDA 可用
print(torch.cuda.device_count())  # 显示可用的 GPU 数量
print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 显示第一个 GPU 的名字

image-20250507215903668

使用

参数描述默认值
num_cams要处理的摄像机/视频数量1
video视频文件的路径(None 表示从摄像机捕获实时视频),对于单个视频(–num_cams=“1”) ,将视频保存为 abc.xyz 并设置 --video=abc.xyz ;对于 2 个视频(–num_cams=2),将视频保存为abc1.xyz&abc2.xyz然后设置 --video=“abc.xyz”None
save_output将结果保存在视频文件中。输出视频与输入视频保存在同一目录中，并在标题开头附加“out”False
disable_cuda是否禁用cudaFalse

示例用法

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python fall_detector.py --num_cams 1 --video ./video/Fall1/fall1.mp4 --save_output