给出python代码提取视频中的车辆信息

在Python中，提取视频中的车辆信息通常涉及到计算机视觉和图像处理技术，特别是目标检测和识别算法，比如OpenCV（开源计算机视觉库）配合深度学习模型。这里以YOLOv4（You Only Look Once v4）为例，这是一种流行的实时物体检测模型。

首先，你需要安装必要的库：

pip install opencv-python opencv-python-headless imutils yolo-v4-pytorch

然后，你可以编写一段简单的代码来加载预训练的YOLO模型并检测视频中的车辆：

import cv2
import numpy as np
from models.yolov4 import YOLOv4
from utils.utils import non_max_suppression

# 加载模型
model = YOLOv4('weights/yolov4.weights', 'cfg/yolov4.cfg')
model.confidence = 0.5  # 设置检测阈值

# 初始化视频捕获器
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 检测帧中的车辆
    results = model.detect(frame)
    boxes, confidences, class_ids = results
    
    # 进行非最大抑制，去除重叠区域
    boxes = non_max_suppression(boxes, confidences, class_threshold=0.5)

    # 只显示车辆
    for box in boxes:
        if int(class_ids[box]) == 7:  # 假设车的类别ID为7（需要根据实际模型配置调整）
            x, y, w, h = box
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  # 绿色矩形表示车辆位置
            label = f"Vehicle {int(confidences[box]*100)}%"
            cv2.putText(frame, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Vehicle Detection", frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 清理资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()