停车场可用停车位识别python代码opencv详细代码

根据提供的引用内容，停车场可用停车位识别的Python代码需要使用OpenCV库进行图像处理和计算机视觉方面的算法实现。具体步骤如下：

1.读取停车场图像并进行预处理，包括灰度化、高斯模糊、边缘检测等操作。

2.对预处理后的图像进行车位检测，可以使用Haar级联分类器或基于深度学习的目标检测算法，如YOLO、SSD等。

3.对检测到的每个车位框进行像素计数，统计灰度值不为0的像素数量。

4.根据像素数量判断该车位内是否有车，一般情况下，白点数量大于一定阈值（如1800）即表明车位上有车。

下面是一个简单的停车场可用停车位识别Python代码的示例，仅供参考：

import cv2

# 读取停车场图像
img = cv2.imread('parking_lot.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 车位检测
car_cascade = cv2.CascadeClassifier('cars.xml')
cars = car_cascade.detectMultiScale(edges, 1.1, 1)

# 遍历每个车位框
for (x, y, w, h) in cars:
    # 提取车位图像
    roi = gray[y:y+h, x:x+w]
    # 统计灰度值不为0的像素数量
    count = cv2.countNonZero(roi)
    # 判断车位是否有车
    if count > 1800:
        # 有车，标记为红色框
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0,0, 255), 2)
    else:
        # 无车，标记为绿色框
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

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