车辆视频目标检测 python代码
时间: 2023-09-30 10:02:41 浏览: 99
使用Python实现视频中的目标检测
5星 · 资源好评率100%
以下是使用Python和OpenCV进行车辆视频目标检测的代码示例:
```python
import cv2
# 加载Haar级联分类器
car_cascade = cv2.CascadeClassifier('path/to/haarcascade_car.xml')
# 读取输入视频
cap = cv2.VideoCapture('path/to/input/video.mp4')
# 检测车辆并标记
while True:
# 从视频流中读取一帧
ret, frame = cap.read()
# 如果视频结束,跳出循环
if not ret:
break
# 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, 4)
# 标记检测到的车辆
for (x, y, w, h) in cars:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
# 显示标记后的帧
cv2.imshow('Car Detection', frame)
# 按下q键退出程序
if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放视频流和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们首先加载Haar级联分类器,然后使用OpenCV的VideoCapture函数读取输入视频。接下来,我们在循环中读取每一帧视频,并将其转换为灰度图像。然后,我们使用级联分类器检测车辆,使用cv2.rectangle函数在每个检测到的车辆周围绘制矩形,并在窗口中显示标记后的帧。最后,我们按下q键退出程序,并释放视频流和窗口。
阅读全文