交通流量统计测量python

### 使用Python实现交通流量统计与测量

#### 方法概述
为了实现交通流量的统计与测量，可以采用计算机视觉技术来分析视频流中的车辆运动情况。具体来说，可以通过摄像头捕捉道路场景的画面，并利用目标检测和跟踪算法识别并记录过往车辆的数量。

#### 所需库介绍
对于此类项目而言，`opencv-python` 是一个非常重要的工具包，它提供了丰富的图像处理函数以及机器学习模型接口用于物体检测。另外，在评估模型性能时需要用到 `sklearn.metrics` 中的相关评价指标计算方法[^1]：

import cv2
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score

#### 实现步骤详解
- **读取视频源**
可以通过调用 OpenCV 的 VideoCapture 函数打开本地文件或网络摄像机连接。

- **预处理帧数据**
对每一帧执行必要的灰度化、去噪等操作以便后续更高效地提取特征信息。

- **应用背景减除法分离前景对象**
利用混合高斯模型 (MOG) 或者其他先进的背景建模技术区分静态背景与移动的目标实体。

- **实施多目标追踪机制**
基于卡尔曼滤波器或者其他高级追踪框架如SORT（Simple Online and Realtime Tracking），能够有效地关联不同时间戳下的同一辆车的位置变化轨迹[^3]。

- **统计数据汇总展示**
经过一段时间运行之后收集到足够的样本量就可以开始做简单的计数工作了；同时也可以绘制图表直观呈现结果趋势。

#### 示例代码片段
下面给出一段简化版的 Python 脚本用来演示上述流程的一部分功能——即从命令行启动名为 `trafficMonitor.py` 的脚本来监控实时路况[^2]:

$ python trafficMonitor.py

# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')  # 加载视频文件
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()  

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    fgmask = fgbg.apply(frame)

    contours, _ = cv2.findContours(fgmask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]
    for c in contours:
        if cv2.contourArea(c) < 500: continue
        
        (x,y,w,h)=cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

    cv2.imshow('frame',frame)
    k=cv2.waitKey(30)&0xff
    if k==ord("q"): break
    
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()