本文共 3356 字，大约阅读时间需要 11 分钟。

Python OpenCV 高速公路道路汽车车辆侦测与统计分析

项目概述

本文将详细介绍一个基于 Python OpenCV 的车辆检测与统计系统，主要用于高速公路道路上汽车的自动侦测、识别及数量统计。该系统能够实时监测道路上的车辆，分类统计车辆类型，并提供车辆数量的动态变化数据。

系统功能概述

该系统的核心功能包括：

系统实现细节

1. 环境搭建

系统运行环境要求：

• 操作系统：Windows 10 或其他支持 Python 的操作系统
• 开发工具：Python 3.x
• 库安装：
  • OpenCV 库
  • NumPy 库
  • VideoCapture 用于视频文件读取
  • Contour 函数用于图像边缘检测

2. 代码逻辑解析

import cv2import numpy as npimport time# 初始化视频捕获cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")# 背景模型与阴影检测fgbg = cv2.createBackgroundSubtractors(    detectShadows=False, history=200, varThreshold=90)# 预定义车辆检测参数cars = []max_p_age = 5pid = 1cnt_up = 0cnt_down = 0# 车道线与检测范围设置line_up = 400line_down = 250up_limit = int(4.5 * (500 / 5))# 车辆分类参数font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXup_limit = int(4.5 * (500 / 5))while cap.isOpened():    # 读取视频帧    ret, frame = cap.read()    # 调整视频比例    frame = cv2.resize(frame, (900, 500))    # 更新车辆位置信息    for i in cars:        i.age_one()    # 前景背景模型检测    fgmask = fgbg.apply(frame)    # 边缘检测与轮廓提取    contours0, hierarchy = cv2.findContours(        fgmask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE    )    # 车辆检测与分类    for cnt in contours0:        area = cv2.contourArea(cnt)        if area > 300:            m = cv2.moments(cnt)            cx = int(m['m10'] / m['m00'])            cy = int(m['m01'] / m['m00'])            x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)            # 车辆分类与统计            new = True            if cy in range(up_limit, down_limit):                for i in cars:                    if (abs(x - i.getX()) <= w and                        abs(y - i.getY()) <= h):                        new = False                        i.updateCoords(cx, cy)                        if i.going_UP(line_down, line_up):                            cnt_up += 1                        elif i.going_DOWN(line_down, line_up):                            cnt_down += 1                        break                if new:                    p = vehicles.Car(pid, cx, cy, max_p_age)                    cars.append(p)                    pid += 1            # 绘制检测框            cv2.circle(frame, (cx, cy), 2, (0, 0, 255), -1)    # 车辆信息可视化    for i in cars:        cv2.putText(frame, str(i.getId()), (i.getX(), i.getY()), font, 0.3,                   (255, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)        # 车辆类型判断        if line_down + 20 <= i.getY() <= line_up - 20:            a = (h + 0.74 * w - 100)            if a >= 0:                cv2.putText(frame, "Truck", (i.getX(), i.getY()), font, 1,                           (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)            else:                cv2.putText(frame, "car", (i.getX(), i.getY()), font, 1,                           (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)    # 动态显示界面    cv2.line(frame, (0, line_up), (900, line_up), (0, 0, 255), 3, 8)    cv2.line(frame, (0, up_limit), (900, up_limit), (0, 0, 0), 1, 8)    cv2.line(frame, (0, down_limit), (900, down_limit), (255, 255, 0), 1, 8)    cv2.line(frame, (0, line_down), (900, line_down), (255, 0, 0), 3, 8)    cv2.imshow('Frame', frame)    if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'):        breakelse:    cap.release()cv2.destroyAllWindows()

系统优势

总结

本文介绍了一个基于 Python OpenCV 的车辆检测与统计系统，详细解释了系统的功能、实现细节及优势。该系统能够有效地在高速公路道路上监测车辆，提供重要的交通流量数据，为智能交通管理提供支持。

转载地址：http://zxkr.baihongyu.com/