听说拍人家违章月入十万?那我用python写个自动检测车辆是否违章不是发财了?

听说拍人家违章月入十万?那我写了个自动检测车辆是否违章不发财了?

导语​

SO 由于对考试,车辆有了执着,所以学习以及今天教大家的也是关于基于opencv的车辆检测系统!!!

正文

想想看,如果你能在红绿灯摄像头中集成车辆检测系统,你可以轻松地同时跟踪许多有用的东西:

  • 白天交通路口有多少辆车?

  • 什么时候交通堵塞?

  • 什么样的车辆(重型车辆、汽车等)正在通过交叉路口?

  • 有没有办法优化交通,并通过不同的街道进行分配?

还有很多例子就不一一列举。应用程序是无止境的~

首先环境安装:

我们先导入所需的库和模块—— opencv安装:pip install opencv-python

import os
import re
import cv2 # opencv library
import numpy as np
from os.path import isfile, join
import matplotlib.pyplot as plt

将框架保存在工作目录中的文件夹以及导入帧并保存:

# get file names of the frames
col_frames = os.listdir('frames/')

# sort file names
col_frames.sort(key=lambda f: int(re.sub('D', '', f)))

# empty list to store the frames
col_images=[]

for i in col_frames:
    # read the frames
    img = cv2.imread('frames/'+i)
    # append the frames to the list
    col_images.append(img)

让我们显示两个连续的帧:

# plot 13th frame
i = 13

for frame in [i, i+1]:
    plt.imshow(cv2.cvtColor(col_images[frame], cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.title("frame: "+str(frame))
    plt.show()

图片

获取两个连续帧的像素值的差值将有助于我们观察移动目标。那么,让我们在上面两个帧上使用该技术:

# convert the frames to grayscale
grayA = cv2.cvtColor(col_images[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY)
grayB = cv2.cvtColor(col_images[i+1], cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# plot the image after frame differencing
plt.imshow(cv2.absdiff(grayB, grayA), cmap = 'gray')
plt.show()

图片

现在我们可以清楚地看到第13帧和第14帧中的移动目标。其他没有移动的东西都被减去了。

图像预处理——为所有帧中的所有移动车辆添加了轮廓:

# specify video name
pathOut = 'vehicle_detection_v3.mp4'

# specify frames per second
fps = 14.0

接下来阅读列表中的最后一帧:

frame_array = []
files = [f for f in os.listdir(pathIn) if isfile(join(pathIn, f))]
files.sort(key=lambda f: int(re.sub('D', '', f)))

for i in range(len(files)):
    filename=pathIn + files[i]

    #read frames
    img = cv2.imread(filename)
    height, width, layers = img.shape
    size = (width,height)

    #inserting the frames into an image array
    frame_array.append(img)

最后使用以下代码制作目标检测视频:

out = cv2.VideoWriter(pathOut,cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'), fps, size)

for i in range(len(frame_array)):
    # writing to a image array
    out.write(frame_array[i])

out.release()

好啦!你学会了嘛?

总结

祈祷下次科二考试一定过!一定过!一定过!!

如果看到这里,说明你喜欢这篇文章,记得三连哦~爱你。

小编最后还会给大家分享一些python大礼包【加君羊:605018913】帮助大家更好的学习python!

本图文内容来源于网友网络收集整理提供,作为学习参考使用,版权属于原作者。
THE END
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