视频车辆速度检测python代码

视频车辆速度检测通常涉及到计算机视觉技术，可以使用Python编程语言结合OpenCV库来实现。以下是一个基本的步骤概述：

1. **导入库**：首先需要导入必要的库，如`cv2`（OpenCV）、`numpy`以及可能的`os`用于文件操作。

import cv2
import numpy as np

2. **读取视频**：使用`cv2.VideoCapture`函数打开视频文件。

video_capture = cv2.VideoCapture('your_video.mp4')

3. **预处理**：对视频帧进行灰度化、边缘检测等处理，以便于检测运动目标。

while True:
    ret, frame = video_capture.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 可能还需要应用Canny边缘检测或其他滤波算法
    edges = cv2.Canny(gray, threshold1, threshold2)

4. **检测移动区域**：通过比较连续帧之间的差异（比如差分法），找出车辆的移动部分。

    if ret:
        difference = cv2.absdiff(edges, edges_from_previous_frame)
        _, thresh = cv2.threshold(difference, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)
        
        # 使用contours检测轮廓并找到车辆区域
        contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        
        for contour in contours:
            # 车辆大小和形状限制（例如矩形或最小面积）
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            if w > 50 and h > 50:
                # 计算车辆速度（假设帧率已知）
                speed = calculate_speed(previous_frame_time, current_frame_time, vehicle_width=w)
                print(f"Detected vehicle with speed: {speed} pixels/frame")
    else:
        break

# 在循环结束后关闭视频文件
video_capture.release()

这里需要注意的是，`calculate_speed()`函数需要计算实际的速度，这通常需要帧速率（fps）作为输入，并基于车辆尺寸变化来估计。