基于OpenCV的车辆计数（二）

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图像上的这个绿色面具是出口区，是我们计算车辆的地方。例如，我们只计算长度大于3个点的路径（去除一些噪声）和绿色区域中的第四个路径。
我们使用掩码的原因是它的许多操作比矢量算法有效和简单。只需使用“二进制”和“操作”来检查该区域中的那个点，就可以了。下面是我们如何设置：

EXIT_PTS = np.array([
    [[732, 720], [732, 590], [1280, 500], [1280, 720]],
    [[0, 400], [645, 400], [645, 0], [0, 0]]
])

base = np.zeros(SHAPE + (3,), dtype='uint8')
exit_mask = cv2.fillPoly(base, EXIT_PTS, (255, 255, 255))[:, :, 0]

连接点：

new_pathes = []

for path in self.pathes:
    _min = 999999
    _match = None
    for p in points:
        if len(path) == 1:
            # distance from last point to current
            d = utils.distance(p[0], path[-1][0])
        else:
            # based on 2 prev points predict next point and calculate
            # distance from predicted next point to current
            xn = 2 * path[-1][0][0] - path[-2][0][0]
            yn = 2 * path[-1][0][1] - path[-2][0][1]
            d = utils.distance(
                p[0], (xn, yn),
                x_weight=self.x_weight,
                y_weight=self.y_weight
            )

        if d < _min: