使用OpenCV和Python构建自己的车辆检测模型

概述

• 你对智慧城市的想法感到兴奋吗？如果是的话，你会喜欢这个关于建立你自己的车辆检测系统的教程的

• 在深入实现部分之前，我们将首先了解如何检测视频中的移动目标

• 我们将使用OpenCV和Python构建自动车辆检测器

• 很多人学习python，不知道从何学起。
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介绍

我喜欢智慧城市的理念。自动智能能源系统、电网、一键接入端口的想法等等。这是一个令人着迷的概念！老实说，这是一个数据科学家的梦想，我很高兴世界上很多城市都在朝着更智能的方向发展。

智能城市的核心组成部分之一是自动交通管理。这不禁让我思考——我能用我的数据科学知识来建立一个车辆检测模型，在智能交通管理中发挥作用吗？

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！

我们人类可以很容易地在一瞬间从复杂的场景中检测和识别出物体。然而，将这种思维过程转化为机器的思维，需要我们学习使用计算机视觉算法进行目标检测。

因此在本文中，我们将建立一个自动车辆检测器和计数器模型。以下视频是你可以期待的体验：

https://youtu.be/C_iZ2yivskE

注意：还不懂深度学习和计算机视觉的新概念？以下是两门热门课程，可开启你的深度学习之旅：

• 深度学习基础（ https://courses.analyticsvidhya.com/courses/fundamentals-of-deep-learning?utm_source=blog&utm_medium=vehicle-detection-opencv-python ）
• 利用深度学习的计算机视觉（ https://courses.analyticsvidhya.com/courses/computer-vision-using-deep-learning-version2?utm_source=blog&utm_medium=vehicle-detection-opencv-python ）

目录

1. 视频中运动目标检测的思想

2. 视频中目标检测的真实世界用例

3. 视频目标检测的基本概念

   • 帧差分

   • 图像阈值

   • 检测轮廓

   • 图像膨胀

4. 利用OpenCV构建车辆检测系统

视频中运动目标检测的思想

目标检测是计算机视觉中一个引人入胜的领域。当我们处理视频数据时，它达到了一个全新的水平，复杂性上升了一个等级，但也有回报!

我们可以使用目标检测算法来执行超级有用的高价值任务，如监视、交通管理、打击犯罪等。下面的GIF图演示了这个想法：

 

在目标检测中，我们可以执行许多子任务，例如计算目标数量、查找目标的相对大小或查找目标之间的相对距离。这些子任务都很重要，因为它们有助于解决一些最棘手的现实问题。

如果你希望从头开始学习目标检测，我建议你使用以下教程：

• 逐步介绍基本的目标检测算法（ https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/a-step-by-step-