基于模板匹配的识别红绿灯的Python代码
时间: 2023-03-28 11:03:24 浏览: 108
以下是基于模板匹配的识别红绿灯的 Python 代码:
```python
import cv2
# 读取红绿灯模板图片
template = cv2.imread('template.jpg', )
# 读取待识别图片
img = cv2.imread('traffic_light.jpg', )
# 匹配模板
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 获取匹配结果中最大值的位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
# 获取模板图片的宽高
w, h = template.shape[::-1]
# 绘制矩形框标记红绿灯位置
top_left = max_loc
bottom_right = (top_left[] + w, top_left[1] + h)
cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, 255, 2)
# 显示识别结果
cv2.imshow('Traffic Light Detection', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
```
希望对您有所帮助。
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基于模板匹配的识别简单红绿灯的Python代码
以下是基于模板匹配的识别简单红绿灯的 Python 代码:
```python
import cv2
# 读取红绿灯模板图像
template = cv2.imread("template.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 读取待识别图像
image = cv2.imread("image.jpg")
# 将待识别图像转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用模板匹配算法进行匹配
result = cv2.matchTemplate(gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 获取匹配结果中最大值的位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
# 判断最大值是否大于阈值
if max_val > .8:
# 如果最大值大于阈值,则认为匹配成功,红绿灯为绿灯
print("绿灯")
else:
# 如果最大值小于等于阈值,则认为匹配失败,红绿灯为红灯
print("红灯")
```
注意:以上代码仅适用于识别简单的红绿灯,对于复杂的交通信号灯识别,需要使用更加复杂的算法。
红绿灯识别python代码
红绿灯识别是计算机视觉中一项重要的任务,下面是使用Python和OpenCV库编写的红绿灯识别代码示例:
```python
import cv2
# 加载分类器
cascade_classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_traffic_light.xml')
# 读取图像
img = cv2.imread('traffic_light.jpg')
# 图像灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测红绿灯
lights = cascade_classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
# 标记红绿灯位置
for (x, y, w, h) in lights:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Traffic Light Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在代码中,使用`CascadeClassifier`加载训练好的分类器模型,然后使用`detectMultiScale`方法在图像中检测红绿灯,最后使用`rectangle`方法标记红绿灯的位置。运行代码后可以得到标记了红绿灯位置的图像。需要注意的是,此代码仅适用于检测静止的红绿灯,对于动态的红绿灯需要使用更高级的算法进行处理。