python视频车速计算代码
时间: 2024-02-07 22:03:31 浏览: 16
以下是一个简单的Python代码,用于计算车速:
```python
from datetime import datetime
distance = float(input("请输入行驶距离(单位:千米):"))
start_time = datetime.strptime(input("请输入开始时间(格式:yyyy-mm-dd HH:MM:SS):"), "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
end_time = datetime.strptime(input("请输入结束时间(格式:yyyy-mm-dd HH:MM:SS):"), "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
time_delta = (end_time - start_time).seconds / 3600.0 # 将时间差转换为小时数
speed = distance / time_delta
print("行驶距离:{:.2f}千米".format(distance))
print("行驶时间:{:.2f}小时".format(time_delta))
print("平均车速:{:.2f}千米/小时".format(speed))
```
运行代码后,会提示您输入行驶距离、开始时间和结束时间,然后计算并输出平均车速。注意,此代码假定您输入的时间格式正确。如果输入的时间格式不正确,代码将会抛出异常。
相关问题
python视频车速检测代码
以下是一个简单的基于OpenCV和Python的车速检测代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义视频文件名
video_file = "test_video.mp4"
# 定义车辆标记点
car_cascade = cv2.CascadeClassifier('cars.xml')
# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture(video_file)
# 定义前一帧图像
prev_frame = None
# 定义车速变量
speed = None
# 循环遍历视频的每一帧
while True:
# 读取当前帧
ret, frame = cap.read()
# 如果不能读取帧,退出循环
if not ret:
break
# 将当前帧转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测车辆
cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 1)
# 绘制车辆标记框
for (x, y, w, h) in cars:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# 如果前一帧不为空,计算车速
if prev_frame is not None:
# 计算两帧之间的差异
diff = cv2.absdiff(prev_frame, gray)
# 计算差异图像中的非零像素数
non_zero = cv2.countNonZero(diff)
# 如果非零像素数大于一定值,认为有车辆经过
if non_zero > 500:
# 计算车速
speed = 30
# 在图像中显示车速
if speed is not None:
cv2.putText(frame, "Speed: {} km/h".format(speed), (10, 30),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
# 显示当前帧
cv2.imshow('frame', frame)
# 如果按下q键,退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 更新前一帧
prev_frame = gray
# 释放视频文件
cap.release()
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,可能需要进行更多的调整和优化才能适应不同的场景和要求。
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:
```python
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:
```python
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。