红绿灯灰度图识别 Python opencv

以下是一个简单的红绿灯灰度图识别Python opencv代码示例：

import cv2

# 读取灰度图像
img_gray = cv2.imread('traffic_light.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 调整图像大小
img_gray = cv2.resize(img_gray, (400, 400))

# 二值化处理
ret, img_binary = cv2.threshold(img_gray, 90, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 检测圆
circles = cv2.HoughCircles(img_binary, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 50, param1=80, param2=30, minRadius=20, maxRadius=80)

# 显示图像
cv2.imshow('gray', img_gray)
cv2.imshow('binary', img_binary)

if circles is not None:
    circles = circles[0]
    for circle in circles:
        x, y, r = circle
        cv2.circle(img_gray, (x, y), r, (0, 0, 255), thickness=2)
        cv2.imshow('result', img_gray)
        print('red light detected')
else:
    print('no red light detected')

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，主要步骤包括：

1. 读取灰度图像并调整大小
2. 对图像进行二值化处理
3. 使用HoughCircles函数检测圆
4. 如果检测到圆，认为检测到了红灯，否则认为没有检测到红灯。

在代码中，我们可以调整HoughCircles函数的参数来适应不同的图像场景。例如，我们可以调整param1和param2来控制检测到圆的精度和数量，调整minRadius和maxRadius来控制检测到的圆的大小范围。