柚子快報激活碼778899分享：使用OpenCV來實現(xiàn)車輛統(tǒng)計

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1.最終效果展示：

可以統(tǒng)計視頻中的車輛

2.實現(xiàn)思路

加載視頻圖像預處理（去噪、背景減除、形態(tài)學）對車輛進行統(tǒng)計顯示車輛統(tǒng)計信息（增加水?。?/p>

3.詳細步驟與技術實現(xiàn)

在這一部分，我們將深入探討如何使用OpenCV庫來實現(xiàn)車輛統(tǒng)計的具體步驟和技術細節(jié)。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫，它提供了大量用于圖像處理和計算機視覺任務的函數(shù)。

3.1 加載視頻

首先，我們需要加載包含車輛運動的視頻文件。在OpenCV中，這可以通過cv2.VideoCapture()函數(shù)來完成。你需要指定視頻文件的路徑作為參數(shù)。

代碼示例：

import cv2

# 視頻文件路徑

video_path = 'video.mp4'

# 創(chuàng)建一個VideoCapture對象

cap = cv2.VideoCapture(video_path)

if not cap.isOpened():

print("Error: Could not open video.")

exit()

3.2 圖像預處理

圖像預處理是車輛檢測的關鍵步驟，它可以幫助我們提高檢測的準確性和效率。

3.2.1 去噪

為了去除圖像中的噪聲，我們可以使用高斯模糊或中值模糊等方法。這里我們使用高斯模糊。

代碼示例：

# 讀取視頻幀

ret, frame = cap.read()

if ret:

# 應用高斯模糊

blurred_frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)

3.2.2 背景減除

背景減除是車輛檢測中常用的技術，它可以幫助我們分離出移動的對象（如車輛）。這里我們可以使用混合高斯背景/前景分割器（MOG2）或KNN背景/前景分割器。

代碼示例：

# 創(chuàng)建背景減除器

fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

# 對每一幀應用背景減除

fgmask = fgbg.apply(blurred_frame)

3.2.3 形態(tài)學操作

形態(tài)學操作如腐蝕和膨脹可以幫助我們?nèi)コ〉脑肼朁c和填補前景對象中的小洞。

代碼示例：

# 腐蝕操作

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))

eroded_fg = cv2.erode(fgmask, kernel, iterations=2)

# 膨脹操作

dilated_fg = cv2.dilate(eroded_fg, kernel, iterations=2)

3.3 對車輛進行統(tǒng)計

在形態(tài)學處理之后，我們通常會通過輪廓檢測來識別出車輛。使用cv2.findContours()函數(shù)可以找到圖像中的輪廓。

代碼示例：

# 找到輪廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated_fg, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 初始化車輛計數(shù)器

vehicle_count = 0

for contour in contours:

# 過濾掉小的輪廓

if cv2.contourArea(contour) > min_area_threshold:

vehicle_count += 1

# 可以在這里繪制輪廓或進行其他處理

cv2.drawContours(frame, [contour], -1, (0, 255, 0), 3)

# 更新車輛統(tǒng)計信息

print(f"Total vehicles detected: {vehicle_count}")

3.4 顯示車輛統(tǒng)計信息（增加水?。?/p>

在視頻幀上顯示車輛統(tǒng)計信息，我們可以使用cv2.putText()函數(shù)在圖像上添加文本。

代碼示例：

# 在視頻幀上添加車輛統(tǒng)計信息

cv2.putText(frame, "car number:{}".format(car_cnt), (50, 50),

cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

# 顯示結果

cv2.imshow('frame', frame)

3.5 清理資源

在視頻處理完成后，記得釋放VideoCapture對象和關閉所有OpenCV窗口。

代碼示例：

# 釋放VideoCapture對象

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

print("車輛數(shù)量：", car_cnt)

通過以上步驟，我們可以實現(xiàn)一個基本的車輛統(tǒng)計系統(tǒng)。當然，這個系統(tǒng)可以根據(jù)具體需求進行擴展和優(yōu)化，比如使用更復雜的背景減除算法、引入深度學習模型進行車輛檢測等。

4.項目完整代碼（這里只使用了形態(tài)學進行降噪）

"""

車輛識別

1.前景和后景的分離

二值圖

2.通過二值圖查找輪廓

3.通過輪廓，獲取外接最大的矩形區(qū)域，從而查找車輛

4.根據(jù)區(qū)域上的每一個點P0（x0,y0）

5.繪制一條線的區(qū)域范圍：

如果P0點穿過線的范圍，就統(tǒng)計一輛車

"""

import cv2

cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, ksize=(5, 5))

# 前后景分離

bgSegMog = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

line_y = 550

offset = 6

# 統(tǒng)計車輛數(shù)量

car_cnt = 0

while cap.isOpened():

retval, frame = cap.read()

if not retval:

print('讀取視頻失敗')

break

frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# erode_frame = cv2.erode(frame_gray, kernel, iterations=10)

# 前后景分離

mask = bgSegMog.apply(frame_gray)

mask_erode = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1)

mask_erode_dilate = cv2.dilate(mask_erode, kernel, iterations=1)

#查找輪廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_erode_dilate, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 繪制一條線的區(qū)域范圍：

cv2.line(frame, (0, line_y), (1280, line_y), (0, 0, 255), 2)

for contour in contours:

x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

if w < 90 and h < 90:

continue

if y > (line_y - offset) and y < (line_y + offset):

car_cnt+=1

pass

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

cv2.putText(frame, "car number:{}".format(car_cnt), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow("frame", frame)

# cv2.imshow("mask", mask)

# cv2.imshow("mask_erode", mask_erode)

# cv2.imshow("mask_erode_dilate", mask_erode_dilate)

cv2.waitKey(25)

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

print("車輛數(shù)量：", car_cnt)

5.總結

? ? ? ? 本文使用OpenCV構建車輛統(tǒng)計系統(tǒng)，涵蓋視頻加載、圖像預處理（去噪、背景減除、形態(tài)學操作）、車輛檢測與計數(shù)，并在視頻幀上實時顯示車輛總數(shù)。通過輪廓檢測與面積過濾識別車輛，優(yōu)化檢測準確性。系統(tǒng)實現(xiàn)自動化處理，可進一步擴展功能如車輛跟蹤。展示了OpenCV在車輛統(tǒng)計中的強大能力，為相關領域提供了實用參考。

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