视频车辆速度检测python
时间: 2023-06-05 15:01:40 浏览: 208
视频车辆速度检测利用计算机视觉技术实现对汽车在道路上的实时跟踪,并计算汽车在相邻两帧图像之间的移动距离,从而得出汽车的速度。Python是一种常用的编程语言,在视频车辆速度检测中也被广泛应用。
首先,需要获取视频流并对每一帧图像进行处理。可以使用OpenCV库实现视频流的捕捉和处理。在每一帧图像中,应用图像识别技术找出汽车的位置并提取出汽车的运动轨迹。
然后,在相邻两帧图像之间,计算汽车的移动距离。可以选择使用特征点检测算法、背景间差分法等方法来获取相邻帧之间的运动信息。在得到汽车移动的距离之后,可以通过时间差求得汽车的速度。
最后,可以将检测结果输出到显示屏、文件或云端等终端进行观测和保存。为了提高检测的准确度和实时性,可以优化算法、提升设备性能、增加交通监控设备的密集度等。视频车辆速度检测可以广泛应用于交通安全、城市规划等领域,为我们的生活带来便利和安全。
相关问题
python求视频车辆速度代码
视频车辆速度的计算需要用到计算机视觉中的光流算法。以下是一个基于 OpenCV 的 Python 代码示例,可以用于计算视频中车辆的速度:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# 设置光流法参数
lk_params = dict(winSize=(15, 15),
maxLevel=2,
criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
# 随机颜色
color = np.random.randint(0, 255, (100, 3))
# 读取第一帧
ret, old_frame = cap.read()
old_gray = cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 角点检测
p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7))
# 创建一个掩膜用来绘制轨迹
mask = np.zeros_like(old_frame)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算光流
p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params)
# 选择好的跟踪点
good_new = p1[st == 1]
good_old = p0[st == 1]
# 计算速度
speed = np.mean(good_new - good_old, axis=0)
# 绘制轨迹和速度
for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)):
a, b = new.ravel()
c, d = old.ravel()
mask = cv2.line(mask, (a, b), (c, d), color[i].tolist(), 2)
frame = cv2.circle(frame, (a, b), 5, color[i].tolist(), -1)
img = cv2.add(frame, mask)
cv2.putText(img, f"Speed: {speed[0]:.2f} px/frame", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('frame', img)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k == 27:
break
# 更新上一帧的图像和特征点
old_gray = frame_gray.copy()
p0 = good_new.reshape(-1, 1, 2)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码使用 Lucas-Kanade 光流算法计算视频中车辆的速度,并绘制了车辆的轨迹和速度信息。你可以将代码中的 `video.mp4` 替换为你自己的视频文件路径,并根据需要调整光流算法的参数。
python求视频车辆平均速度代码
要计算视频中所有车辆的平均速度,可以对上一个代码示例进行修改,使用一个列表来存储每个车辆的速度,并在程序结束时计算它们的平均速度。
以下是修改后的 Python 代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# 设置光流法参数
lk_params = dict(winSize=(15, 15),
maxLevel=2,
criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
# 随机颜色
color = np.random.randint(0, 255, (100, 3))
# 读取第一帧
ret, old_frame = cap.read()
old_gray = cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 角点检测
p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7))
# 创建一个掩膜用来绘制轨迹
mask = np.zeros_like(old_frame)
# 所有车辆的速度列表
speeds = []
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算光流
p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params)
# 选择好的跟踪点
good_new = p1[st == 1]
good_old = p0[st == 1]
# 计算每个车辆的速度
for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)):
speed = np.mean(new - old, axis=0)
speeds.append(speed)
# 绘制轨迹和速度
for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)):
a, b = new.ravel()
c, d = old.ravel()
mask = cv2.line(mask, (a, b), (c, d), color[i].tolist(), 2)
frame = cv2.circle(frame, (a, b), 5, color[i].tolist(), -1)
cv2.putText(frame, f"Speed: {speeds[i][0]:.2f} px/frame", (a, b), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)
img = cv2.add(frame, mask)
# 显示结果
cv2.imshow('frame', img)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k == 27:
break
# 更新上一帧的图像和特征点
old_gray = frame_gray.copy()
p0 = good_new.reshape(-1, 1, 2)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
# 计算所有车辆的平均速度
if len(speeds) > 0:
avg_speed = np.mean(speeds, axis=0)
print(f"Average speed: {avg_speed[0]:.2f} px/frame")
else:
print("No vehicle detected in the video.")
```
该代码在每个车辆的轨迹上绘制了它的速度信息,并将每个车辆的速度添加到一个速度列表中。在程序结束时,它会计算所有车辆的平均速度并输出。注意,如果视频中没有检测到车辆,则程序将输出“No vehicle detected in the video.”。
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