我需要用Python进行视频多目标测车速的完整代码

在Python中进行视频多目标检测并计算车辆速度通常涉及深度学习和计算机视觉技术，特别是利用OpenCV库结合像YOLO (You Only Look Once) 或者SSD (Single Shot MultiBox Detector) 这样的实时物体检测模型。以下是一个简单的示例，展示如何使用YOLOv4模型进行车辆检测，并对检测到的目标进行速度估算。请注意，这只是一个基本框架，实际应用可能需要更复杂的数据处理、模型加载和性能优化。

# 导入必要的库
import cv2
import numpy as np
from yolov4 import YOLOv4

# 加载预训练的YOLOv4模型
yolo = YOLOv4()

# 视频文件路径或摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture('path_to_your_video.mp4')

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = video_capture.read()
    if not ret:
        break
    
    # 转换为灰度图，降低运算负担（可选）
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 检测物体（返回的是bounding boxes，车辆的位置信息）
    boxes, confidences = yolo.detect(gray)

    # 只保留车辆检测结果（可以根据confidence阈值筛选）
    boxes = [box for box in boxes if box[0] == 'car']

    # 对每个检测到的车辆，通过中心点坐标计算速度
    for box in boxes:
        x, y, w, h = box
        center_x, center_y = x + w / 2, y + h / 2
        # 假设车辆匀速运动，这里仅作示例，真实场景需考虑帧率和连续帧之间的间隔
        speed = calculate_speed(previous_center_x, previous_center_y, center_x, center_y)
        
        # 更新上一帧的车辆中心位置
        previous_center_x, previous_center_y = center_x, center_y
        
        # 在原始图像上绘制框和速度信息
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, f"Speed: {speed} km/h", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow("Vehicle Detection", frame)

    # 按 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 清理资源
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

# 计算速度函数示例（假设车辆沿x轴直线运动）
def calculate_speed(prev_x, prev_y, curr_x, curr_y):
    distance = np.sqrt((curr_x - prev_x)**2 + (curr_y - prev_y)**2)
    time_diff = 1 / fps  # 假设帧率为fps，实际应用中应计算真实的帧间时间差
    return distance * 3.6 / time_diff  # 3.6 m/s to km/h conversion

在这个例子中，你需要替换`'path_to_your_video.mp4'`为你的视频文件路径，并根据实际情况调整速度计算部分。注意这个代码没有包含完整的错误处理和模型加载过程，实际使用时请确保已经安装了所需的依赖库和模型权重。