yolo车辆视频目标检测计数 python代码
时间: 2023-09-12 12:08:14 浏览: 234
您可以使用 Darknet 框架中的 YOLOv3 模型进行车辆视频目标检测计数。以下是一个使用 Python 和 OpenCV 库实现的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载 YOLOv3 模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
# 获取输出层信息(YOLOv3 模型有三个输出层)
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 加载 COCO 数据集标签
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
# 定义颜色列表
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))
# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")
# 初始化帧计数器和车辆计数器
frame_count = 0
car_count = 0
# 循环处理视频帧
while True:
# 读取视频帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 缩放图像以便于处理
height, width, channels = frame.shape
scale = 0.00392
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, scale, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
# 将图像传入 YOLOv3 模型进行检测
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
# 解析检测结果
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
x = int(center_x - w / 2)
y = int(center_y - h / 2)
boxes.append([x, y, w, h])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
# 非极大值抑制(NMS)处理
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
# 绘制检测结果
for i in range(len(boxes)):
if i in indexes:
x, y, w, h = boxes[i]
label = str(classes[class_ids[i]])
color = colors[class_ids[i]]
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
cv2.putText(frame, label, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)
# 如果检测到车辆,增加车辆计数器
if label == "car":
car_count += 1
# 显示当前帧的车辆计数结果
cv2.putText(frame, "Cars: {}".format(car_count), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2)
# 显示当前帧的检测结果
cv2.imshow("Frame", frame)
key = cv2.waitKey(1)
if key == 27:
break
# 增加帧计数器
frame_count += 1
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的示例代码中,我们首先加载了 YOLOv3 模型和 COCO 数据集标签,并打开了一个视频文件。然后,我们循环处理视频帧,对每一帧图像进行 YOLOv3 目标检测,并根据检测结果绘制检测框和标签。如果检测到汽车,我们就增加车辆计数器。最后,在视频帧上显示车辆计数结果和检测结果,并等待按下 ESC 键退出程序。
需要注意的是,上面的示例代码只是一个简单的演示,实际应用中可能需要对检测框进行进一步处理,以消除重复计数和漏计数的情况。
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