视频车速检测代码python

视频车速检测可以分为两个步骤：车辆检测和车速计算。以下是一个基于Python和OpenCV的简单实现：

1. 车辆检测

在车辆检测方面，使用Haar级联分类器可以很好地完成，以下是一些示例代码：

import cv2

# 加载训练好的分类器
car_cascade = cv2.CascadeClassifier('trained_cascade.xml')

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('test_video.mp4')

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测车辆
    cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 2)

    # 在图像上绘制矩形框
    for (x, y, w, h) in cars:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 等待按键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

2. 车速计算

车速计算通常需要知道每一帧之间的时间间隔和车辆在像素和实际距离之间的转换关系。以下是一些示例代码：

import cv2
import time

# 加载训练好的分类器
car_cascade = cv2.CascadeClassifier('trained_cascade.xml')

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('test_video.mp4')

# 初始化变量
start_time = time.time()  # 开始时间
prev_frame_time = 0  # 上一帧的时间
prev_position = None  # 上一帧车辆的位置

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()

    # 计算帧率
    curr_time = time.time()
    fps = 1 / (curr_time - prev_frame_time)
    prev_frame_time = curr_time

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测车辆
    cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 2)

    # 在图像上绘制矩形框，并计算车速
    for (x, y, w, h) in cars:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

        # 计算车速
        if prev_position is not None:
            pixel_distance = y - prev_position[1]
            real_distance = pixel_distance * 3.7 / 1000  # 假设每个像素代表3.7毫米
            time_interval = curr_time - start_time
            speed = real_distance / time_interval * 3600  # 单位为千米/小时
            print(f"车速：{speed:.2f} km/h")

        prev_position = (x, y)

    # 显示帧率和结果
    cv2.putText(frame, f"FPS: {fps:.2f}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 等待按键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，以上代码仅供参考，并不能完全适用于所有情况。实际应用中，可能需要更多的优化和调整。