汽车测速软件app,车辆测速软件哪个好

导语

小编这几天都没更新撒！因为在练车考试模拟没时间嘛~从学习开始到今天练车这么艰难都走古来了撒。

昨天晚上都还在忐忑紧张慢慢地睡着，一大早跑去考试场地，等了几个小时，long long ago。。。。。。

喊到我的那一刻自信地走进去：

结果挂在了最后一个科目上，2333333~小泪流满面。

小编已经在绝望中挺过来了想着很久没更新了，SO 由于对考试，车辆有了执着，所以学习以及今天教大家的也是关于基于opencv的车辆检测系统！！！

正文

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：

私信小编01即可获取大量python学习资源

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~

首先环境安装：

我们先导入所需的库和模块—— opencv安装：

pip install opencv-pythonimport osimport reimport cv2 # opencv libraryimport numpy as npfrom os.path import isfile, joinimport matplotlib.pyplot as plt

将框架保存在工作目录中的文件夹以及导入帧并保存：

# get file names of the framescol_frames = os.listdir('frames/')# sort file namescol_frames.sort(key=lambda f: int(re.sub('\D', '', f)))# empty list to store the framescol_images=[]for i in col_frames: # read the frames img = cv2.imread('frames/'+i) # append the frames to the list col_images.append(img)

让我们显示两个连续的帧：

# plot 13th framei = 13for frame in [i, i+1]: plt.imshow(cv2.cvtColor(col_images[frame], cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title("frame: "+str(frame)) plt.show()

获取两个连续帧的像素值的差值将有助于我们观察移动目标。那么，让我们在上面两个帧上使用该技术：

# convert the frames to grayscalegrayA = cv2.cvtColor(col_images[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY)grayB = cv2.cvtColor(col_images[i+1], cv2.COLOR_BGR2GRAY)# plot the image after frame differencingplt.imshow(cv2.absdiff(grayB, grayA), cmap = 'gray')plt.show()

现在我们可以清楚地看到第13帧和第14帧中的移动目标。其他没有移动的东西都被减去了。

图像预处理——为所有帧中的所有移动车辆添加了轮廓：

# specify video namepathOut = 'vehicle_detection_v3.mp4'# specify frames per secondfps = 14.0

接下来阅读列表中的最后一帧：

frame_array = []files = [f for f in os.listdir(pathIn) if isfile(join(pathIn, f))]files.sort(key=lambda f: int(re.sub('\D', '', f)))for i in range(len(files)): filename=pathIn + files[i] #read frames img = cv2.imread(filename) height, width, layers = img.shape size = (width,height) #inserting the frames into an image array frame_array.append(img)

最后使用以下代码制作目标检测视频：

out = cv2.VideoWriter(pathOut,cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'), fps, size)for i in range(len(frame_array)): # writing to a image array out.write(frame_array[i])out.release()

好啦！你学会了嘛？

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小编这几天都没更新撒！因为在练车考试模拟没时间嘛~从学习开始到今天练车这么艰难都走古来了撒。

昨天晚上都还在忐忑紧张慢慢地睡着，一大早跑去考试场地，等了几个小时，long long ago。。。。。。

喊到我的那一刻自信地走进去：

结果挂在了最后一个科目上，2333333~小泪流满面。

小编已经在绝望中挺过来了想着很久没更新了，SO 由于对考试，车辆有了执着，所以学习以及今天教大家的也是关于基于opencv的车辆检测系统！！！

正文

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：

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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~

首先环境安装：

我们先导入所需的库和模块—— opencv安装：

pip install opencv-pythonimport osimport reimport cv2 # opencv libraryimport numpy as npfrom os.path import isfile, joinimport matplotlib.pyplot as plt

将框架保存在工作目录中的文件夹以及导入帧并保存：

# get file names of the framescol_frames = os.listdir('frames/')# sort file namescol_frames.sort(key=lambda f: int(re.sub('\D', '', f)))# empty list to store the framescol_images=[]for i in col_frames: # read the frames img = cv2.imread('frames/'+i) # append the frames to the list col_images.append(img)

让我们显示两个连续的帧：

# plot 13th framei = 13for frame in [i, i+1]: plt.imshow(cv2.cvtColor(col_images[frame], cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title("frame: "+str(frame)) plt.show()

获取两个连续帧的像素值的差值将有助于我们观察移动目标。那么，让我们在上面两个帧上使用该技术：

# convert the frames to grayscalegrayA = cv2.cvtColor(col_images[i], cv2.COLOR_BGR2GRAY)grayB = cv2.cvtColor(col_images[i+1], cv2.COLOR_BGR2GRAY)# plot the image after frame differencingplt.imshow(cv2.absdiff(grayB, grayA), cmap = 'gray')plt.show()

现在我们可以清楚地看到第13帧和第14帧中的移动目标。其他没有移动的东西都被减去了。

图像预处理——为所有帧中的所有移动车辆添加了轮廓：

# specify video namepathOut = 'vehicle_detection_v3.mp4'# specify frames per secondfps = 14.0

接下来阅读列表中的最后一帧：

frame_array = []files = [f for f in os.listdir(pathIn) if isfile(join(pathIn, f))]files.sort(key=lambda f: int(re.sub('\D', '', f)))for i in range(len(files)): filename=pathIn + files[i] #read frames img = cv2.imread(filename) height, width, layers = img.shape size = (width,height) #inserting the frames into an image array frame_array.append(img)

最后使用以下代码制作目标检测视频：

out = cv2.VideoWriter(pathOut,cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'), fps, size)for i in range(len(frame_array)): # writing to a image array out.write(frame_array[i])out.release()

好啦！你学会了嘛？