手把手教学，OpenCV计算机视觉实战—停车场车位识别（完整代码），不信你还学不会

任务描述：识别这种停车场图的 空车位 与 被占用车位
识别流程：预处理 -> 获得车位坐标的字典 -> 训练VGG网络进行二分类

img_process 图像预处理过程

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1.select_rgb_white_yellow 过滤背景（得到mask）

inRange(图,min阈值,max阈值) 小于min(大于max)的为0,min-max的为255
dst = cv.bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]]
src1:图1 src2:图2 mask：图1和图2’与’操作的掩码输出图像

def select_rgb_white_yellow(self,image): 
    # 过滤掉背景
    lower = np.uint8([120, 120, 120])
    upper = np.uint8([255, 255, 255])
    # lower_red和高于upper_red的部分分别变成0，lower_red～upper_red之间的值变成255,相当于过滤背景
    white_mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
    self.cv_show('white_mask',white_mask)
    
    masked = cv2.bitwise_and(image, image, mask = white_mask)
    self.cv_show('masked',masked)
    return masked

2.convert_gray_scale # rgb转gray图

3.detect_edges # Canny检测

def convert_gray_scale(self,image):
    return cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
def detect_edges(self,image, low_threshold=50, high_threshold=200):
    return cv2.Canny(image, low_threshold, high_threshold)

4.select_region # 针对当前任务手动指定区域

cv2.circle(img,中心点(x,y),半径r,color,粗细) 根据给定的圆心和半径等画圆 画出指定点

5.filter_region # 基于指定点剔除掉不需要的地方

np.zeros_like(img) # 生成一个跟img数组一样大小的 全0(黑)的数组
cv2.fillPoly(mask, vertices, 255) # 在mask上画多边形,由这vertices的点组成的,填充为白色
cv2.bitwise_and # 只在mask为255上才能留下来其他就过滤掉了

def filter_region(self,image, vertices):
    """
            剔除掉不需要的地方
    """
    mask = np.zeros_like(image)
    if len(mask.shape)==2:
        cv2.fillPoly(mask, vertices, 255)
        self.cv_show('mask', mask)    
    return cv2.bitwise_and(image, mask)

def select_region(self,image):
    """
            手动选择区域
    """
    # first, define the polygon by vertices
    rows, cols = image.shape[:2]
    pt_1  = [cols*0.05, rows*0.90]
    pt_2 = [cols*0.05, rows*0.70]
    pt_3 = [cols*0.30, rows*0.55]
    pt_4 = [cols*0.6, rows*0.15]
    pt_5 = [cols*0.90, rows*0.15] 
    pt_6 = [cols*0.90, rows*0.90]

    vertices = np.array([[pt_1, pt_2, pt_3, pt_4, pt_5, pt_6]], dtype=np.int32) 
    point_img = image.copy()       
    point_img = cv2.cvtColor(point_img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
    for point in vertices[0]:
        cv2.circle(point_img, (point[0],point[1]), 10, (0,0,255), 4)
    self.cv_show('point_img',point_img)
    
    return self.filter_region(image, vertices)

6.hough_lines # 找直线

HoughLinesP函数是统计概率霍夫线变换函数，该函数能输出检测到的直线的端点 (x_{0}, y_{0}, x_{1}, y_{1})，
其函数原型为：HoughLinesP(image, rho, theta, threshold[, lines[, minLineLength[, maxLineGap]]]) -> lines
cv2.HoughLinesP(边缘检测后的二值图) 统计概率霍夫线变换函数

7.draw_lines # 过滤线

abs(y2-y1) <=1 不要斜线
abs(x2-x1) >=25 and abs(x2-x1) <= 55 长度太长的也不要

def hough_lines(self,image):
    # 输入的图像需要是边缘检测后的结果
    # minLineLengh(线的最短长度，比这个短的都被忽略)和MaxLineCap（两条直线之间的最大间隔，小于此值，认为是一条直线）
    # rho距离精度,theta角度精度,threshod超过设定阈值才被检测出线段
    return cv2.HoughLinesP(image, rho=0.1, theta=np.pi/10, threshold=15, minLineLength=9, maxLineGap=4)
    
def draw_lines(self,image, lines, color=[255, 0, 0], thickness=2, make_copy=True):
    # 过滤霍夫变换检测到直线
    if make_copy:
        image = np.copy(image) 
    cleaned = []
    for line in lines:
        for x1,y1,x2,y2 in line:
            if abs(y2-y1) <=1 and abs(x2-x1) >=25 and abs(x2-x1) <= 55:
                cleaned.append((x1,y1,x2,y2))
                cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), color, thickness)
    print(" No lines detected: ", len(cleaned))
    return image

8.identify_blocks # 区域划分

step