开源项目推荐：opencv-car-detection

华坦璞Teresa

于 2024-09-14 07:05:52 发布

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开源项目推荐：opencv-car-detection

opencv-car-detection OpenCV Python program for Vehicle detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opencv-car-detection

项目介绍

opencv-car-detection 是一个基于 OpenCV 和 Python 的车辆检测程序。该项目通过使用预训练的 Haar 特征分类器，能够快速准确地识别图像中的车辆，并在图像上绘制出车辆的边界框。无论是用于交通监控、自动驾驶，还是简单的图像分析，opencv-car-detection 都能提供一个简单而强大的解决方案。

项目技术分析

技术栈

OpenCV: 一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
Python: 一种简洁而强大的编程语言，广泛应用于数据科学和机器学习领域。
Haar 特征分类器: 一种基于机器学习的分类器，常用于目标检测任务。

核心代码解析

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

car_cascade = cv2.CascadeClassifier('cars.xml')
img = cv2.imread('car3.jpg', 1)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测车辆
cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 1)

# 绘制边界框
for (x, y, w, h) in cars:
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,0,255), 2)

# 显示图像
plt.figure(figsize=(10,20))
plt.imshow(img)

加载分类器: car_cascade = cv2.CascadeClassifier('cars.xml') 加载预训练的车辆检测分类器。
图像处理: 将输入图像转换为灰度图像，以便于分类器处理。
车辆检测: car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 1) 使用分类器检测图像中的车辆。
绘制边界框: 在检测到的车辆周围绘制红色矩形框。
显示结果: 使用 matplotlib 显示处理后的图像。