OpenCV车辆识别

最新推荐文章于 2025-08-05 14:24:18 发布

原创

最新推荐文章于 2025-08-05 14:24:18 发布 · 708 阅读

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#opencv #计算机视觉

本文介绍了一个基于OpenCV的车辆检测项目，通过加载视频、应用背景subtractor（如MOG方法）、形态学操作（如腐蚀、膨胀）来识别和统计车辆。在处理过程中，使用了高斯模糊去噪、轮廓提取，并通过宽高比判断车辆，最后统计出现在特定检测区域内的车辆数量。

笔者前期对OpenCV进行了一些了解，通过教学视频的学习，大致明白了该库的主要功能。
现将学习后期教学视频中的一组代码记录于此

OpenCV车辆检测项目

加载视频

通过形态学识别车辆

对车辆进行统计

显示车辆统计信息

视频加载

import cv2
import numpy as np

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

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if ret == True:
        cv2.imshow("video", frame)

    key = cv2.waitKey(1)
    if key == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

去背景

createBackgroundSubtractorMOG(…)
- history=200

论文：

An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection

import cv2
import numpy as np

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

bgsubmog = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if ret == True:

        # 灰度
        cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 去噪（高斯）
        blur = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 5)
        # 去背景
        mask = bgsubmog.apply(blur)

        cv2.imshow("video", mask)

    key = cv2.waitKey(1)
    if key == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows(