道路障碍物识别python-opencv具体代码

在Python中，使用OpenCV库进行道路障碍物识别通常涉及图像处理、物体检测和机器学习技术。这里是一个基本的示例，展示如何使用OpenCV的`cv2.CascadeClassifier`进行行人检测，虽然这并不是严格的障碍物识别（因为这个例子只针对行人），但它可以给你提供一个基础框架：

import cv2
import numpy as np

# 加载行人分类器（你可以从OpenCV的预训练模型加载）
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取摄像头视频流或者图片文件
cap = cv2.VideoCapture('your_video.mp4')  # 替换为实际视频路径

while True:
    ret, frame = cap.read()  # 读取一帧
    if not ret:
        break

    # 转为灰度图像并调整大小以提高处理速度
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    scaled_frame = cv2.resize(gray, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5)

    # 进行人脸检测
    faces = face_cascade.detectMultiScale(scaled_frame, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    for (x, y, w, h) in faces:
        # 绘制矩形框标记出检测到的人脸
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Road Obstacle Detection", frame)

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

# 关闭窗口和释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()