基于模板匹配的识别简单红绿灯的Python代码

以下是基于模板匹配的识别简单红绿灯的 Python 代码：

import cv2

# 读取红绿灯模板图像
template = cv2.imread("template.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 读取待识别图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 将待识别图像转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用模板匹配算法进行匹配
result = cv2.matchTemplate(gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 获取匹配结果中最大值的位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)

# 判断最大值是否大于阈值
if max_val > .8:
    # 如果最大值大于阈值，则认为匹配成功，红绿灯为绿灯
    print("绿灯")
else:
    # 如果最大值小于等于阈值，则认为匹配失败，红绿灯为红灯
    print("红灯")

注意：以上代码仅适用于识别简单的红绿灯，对于复杂的交通信号灯识别，需要使用更加复杂的算法。

相关问题

基于模板匹配的识别红绿灯的Python代码

以下是基于模板匹配的识别红绿灯的 Python 代码：

import cv2

# 读取红绿灯模板图片
template = cv2.imread('template.jpg', )

# 读取待识别图片
img = cv2.imread('traffic_light.jpg', )

# 匹配模板
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

# 获取匹配结果中最大值的位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

# 获取模板图片的宽高
w, h = template.shape[::-1]

# 绘制矩形框标记红绿灯位置
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[] + w, top_left[1] + h)
cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, 255, 2)

# 显示识别结果
cv2.imshow('Traffic Light Detection', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

希望对您有所帮助。

基于opencv机器视觉识别的红绿灯智能小车python代码

下面是一个基于OpenCV的红绿灯智能小的简单示例代码：

import2
import numpy as np
import RPi.GPIO GPIO
import time

# 设置红灯颜色的范围
lower_red =.array([0, 100, ])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
lower_green = np.array([50, 100, 100])
upper_green = np.array([70, 255, 255])

# 设置GPIO引脚
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
GPIO.setup(11, GPIO.OUT)  # 红灯引脚
GPIO.setup(13, GPIO.OUT)  # 绿灯引脚

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取图像帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 转换颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 创建红绿灯掩膜
    mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
    mask_green = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)

    # 对掩膜进行形态学处理以去除噪声
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
    mask_red = cv2.morphologyEx(mask_red, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    mask_green = cv2.morphologyEx(mask_green, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

    # 检测红绿灯区域
    contours_red, _ = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours_green, _ = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 判断红灯状态
    if len(contours_red) > 0:
        GPIO.output(11, GPIO.HIGH)  # 点亮红灯
        GPIO.output(13, GPIO.LOW)  # 熄灭绿灯
    else:
        GPIO.output(11, GPIO.LOW)  # 熄灭红灯
        GPIO.output(13, GPIO.HIGH)  # 点亮绿灯

    # 显示结果图像
    cv2.imshow('Traffic Light Detection', frame)

    # 按下'q'键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 清理GPIO引脚和释放摄像头
GPIO.cleanup()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码是在树莓派上使用GPIO控制红绿灯的示例。你需要根据你的硬件配置和引脚连接进行适当的调整。此外，还可能需要根据实际情况进行更多的图像处理和算法优化来提高红绿灯检测的准确性和稳定性。