采用摄像头技术,在视频测速时,多车辆的情况下,显示每辆车的速度的代码

以下是基于OpenCV库和Python语言的代码：

import cv2

# 创建VideoCapture对象，打开视频文件或者调用摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置视频帧的大小
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

# 创建BackgroundSubtractor对象，用于背景建模和前景提取
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    if ret:
        # 对视频帧进行前景提取，得到二值图像
        fgmask = fgbg.apply(frame)

        # 对二值图像进行形态学操作，填充空洞，去除噪点
        kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
        fgmask = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

        # 在二值图像上查找轮廓
        contours, hierarchy = cv2.findContours(fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

        # 遍历每个轮廓
        for cnt in contours:
            # 计算轮廓的面积和外接矩形
            area = cv2.contourArea(cnt)
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)

            # 如果轮廓面积小于一定值，忽略该轮廓
            if area < 1000:
                continue

            # 计算车辆的速度
            speed = calculate_speed(x, y, w, h)

            # 在视频帧上绘制车辆的速度
            cv2.putText(frame, 'Speed: {:.2f} km/h'.format(speed), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

            # 在视频帧上绘制车辆的外接矩形
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        # 显示视频帧
        cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下ESC键退出循环
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放VideoCapture对象，关闭视频文件或者释放摄像头
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，`calculate_speed()`函数用于计算车辆的速度，具体实现方式可以根据具体情况进行设计，例如利用车辆在两个连续帧之间移动的距离和时间来计算速度。

在每个轮廓上绘制车辆的速度和外接矩形，可以通过`cv2.putText()`和`cv2.rectangle()`函数实现。其中，`cv2.putText()`函数用于在视频帧上绘制文字，`cv2.rectangle()`函数用于在视频帧上绘制矩形。