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：

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。