检测视频车辆速度python代码

检测视频中车辆的速度通常涉及到计算机视觉技术，特别是在Python中可以利用OpenCV和一些机器学习库。以下是一个简化的示例，展示如何使用OpenCV的基本原理计算视频中移动物体的速度，这里假设我们使用连续帧间的差分来估算运动：

import cv2
import numpy as np

def calculate_speed(video_path):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    
    prev_gray = None
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
    speed_list = []

    for i in range(frame_count):
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        
        # 转换到灰度图像并做差分处理
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        if prev_gray is not None:
            diff = cv2.absdiff(gray, prev_gray)
        
        # 寻找移动的对象，例如阈值处理
        _, thresh = cv2.threshold(diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)
        contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

        # 对每个找到的轮廓计算面积，然后取最大值作为代表车辆的区域
        max_area = 0
        max_contour = None
        for contour in contours:
            area = cv2.contourArea(contour)
            if area > max_area:
                max_area = area
                max_contour = contour

        # 如果有大的移动区域，计算其重心，并据此估算速度 (简化版)
        if max_contour is not None:
            moments = cv2.moments(max_contour)
            x = int(moments['m10'] / moments['m00'])
            y = int(moments['m01'] / moments['m00'])
            # 这里只是一个示例，真实速度需要更复杂的算法来追踪连续帧的物体位置
            speed = 0  # 可以尝试用x坐标的变化除以时间间隔来粗略估计
            speed_list.append(speed)

    cap.release()

    return speed_list

# 使用函数，提供你的视频路径
video_speeds = calculate_speed("your_video.mp4")