openCV识别车辆及每辆车速检测代码

时间: 2023-08-03 19:06:13 浏览: 145
以下是使用OpenCV进行车辆检测和速度检测的代码示例: ```python import cv2 import numpy as np # 加载视频文件 cap = cv2.VideoCapture('traffic.mp4') # 创建 Background Subtractor 对象 fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() # 定义检测车辆的函数 def detect_cars(frame): # 将帧转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用高斯滤波器平滑图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 应用 Background Subtractor fgmask = fgbg.apply(blur) # 进行形态学操作,以去除噪点和填补空洞 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) closing = cv2.morphologyEx(fgmask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 找到轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(closing, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 对象列表 cars = [] # 对每个轮廓进行处理 for cnt in contours: # 计算轮廓的区域 area = cv2.contourArea(cnt) # 如果轮廓的区域太小,则忽略它 if area < 1000: continue # 创建外接矩形 rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 计算车辆的速度 speed = calculate_speed(rect[0][1], frame.shape[0]) # 将车辆的坐标和速度添加到对象列表中 cars.append((box, speed)) # 在帧上绘制车辆的外接矩形 cv2.drawContours(frame, [box], 0, (0, 255, 0), 2) return cars # 定义计算速度的函数 def calculate_speed(y, height): # 设置相机高度和焦距 camera_height = 3.0 # meters focal_length = 0.01 # meters # 计算车辆的速度 pixel_height = height - y real_height = (camera_height * pixel_height) / focal_length speed = real_height * 30 / 1000 # km/h return speed # 处理视频帧 while True: # 读取视频帧 ret, frame = cap.read() # 如果无法读取帧,则退出循环 if not ret: break # 检测车辆 cars = detect_cars(frame) # 在帧上显示速度信息 for car in cars: cv2.putText(frame, '{:.2f} km/h'.format(car[1]), (car[0][0][0], car[0][0][1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow('frame', frame) # 按下 q 键退出循环 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 该代码使用MOG2背景减除器进行车辆检测。它还计算每辆车的速度,并将速度信息显示在帧上。请注意,计算速度需要知道相机的高度和焦距。在本示例中,相机高度设置为3米,焦距设置为0.01米。您需要根据您自己的相机设置进行调整。

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