停车位角点检测python代码

以下是基于OpenCV库的停车位角点检测Python代码示例：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('parking_lot.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测角点
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10)
corners = corners.astype(int)

# 绘制角点
for corner in corners:
    x, y = corner.ravel()
    cv2.circle(img, (x, y), 5, (255, 0, 0), -1)

# 显示结果
cv2.imshow('Corners', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码中使用了`cv2.goodFeaturesToTrack()`函数来检测图片中的角点，并使用`cv2.circle()`函数在图片上绘制出检测到的角点。你可以根据自己的需要对代码进行修改，例如更改检测到的角点数量、阈值等。同时，你需要将代码中的图片路径修改为自己的图片路径。

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停车位检测python代码

以下是一个简单的停车位检测的Python代码，代码使用了OpenCV库：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('parking.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯滤波
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# Hough变换检测直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, cv2.cv2.PI / 180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=10)

# 绘制直线
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个代码会读取名为“parking.jpg”的图像，使用Canny边缘检测和Hough变换来检测停车位标记的直线。你可以根据自己的需求进行修改和调整。

基于Hough变换和角点检测的停车位精准检测的Python代码

以下是基于Hough变换和角点检测的停车位精准检测的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('parking.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 50)

# 绘制直线
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * (a))
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * (a))
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 角点检测
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.01, 10)
corners = np.int0(corners)

# 绘制角点
for corner in corners:
    x, y = corner.ravel()
    cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先读取图片并将其转换为灰度图像。然后使用Canny边缘检测算法进行边缘检测。接下来使用霍夫变换检测直线，并将检测到的直线绘制在原图上。最后使用goodFeaturesToTrack函数进行角点检测，并将检测到的角点绘制在原图上。