思路一：来自B站某教程。大致是在视频中选取一窄长条区域，统计每帧图像中车辆检测框的中心点落入该区域的数量求和。在实现中发现该方法受限于窄长条区域的位置和高度和设置，计数效果也不好。具体实现步骤如下： Step1 读取视频每帧，做高斯滤波、阈值分割等处理； Step2 背景差分，可以使用MOG、GMG或者KNN等算法； Step3 图像形态学处理； Step4 车辆连通域轮廓提取； Step5 计算
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2023-12-14 19:18:55
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opencv笔记(车辆识别实现)
呱呱呱呱叽里呱啦
opencv笔记(车辆计数实现)注意：更准确的车辆计数实现应考虑深度学习。目录opencv笔记(车辆计数实现)基本实现思路涉及知识分步骤代码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基本实现思路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涉及知识窗口展示图像/视频
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2023-07-07 23:49:24
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# Python OpenCV 车辆跨线检测与计数
随着城市交通的日益繁忙，车辆计数和监控已经成为交通管理不可或缺的一部分。借助计算机视觉技术，利用Python中的OpenCV库，可以实现车流量的实时监测。在本文中，我们将介绍如何通过车辆跨线检测来进行计数，并提供相应的代码示例和设计图。
## 1. 车辆跨线检测的原理
车辆跨线检测的基本原理是通过拍摄交通流量视频并对图像进行处理，识别出在特
原创
2024-08-03 07:45:01
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基于计算机视觉使用OpenCV以及Python实现道路交通计数。
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2022-01-06 11:07:16
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基于计算机视觉使用OpenCV以及Python实现道路交通计数。
原创
2021-07-15 11:18:20
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基于计算机视觉使用OpenCV以及Python实现道路交通计数。
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2021-06-24 16:40:58
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基于opencv的车道线识别（方法二）效果图语言：平台：所需的库步骤及原理1.导入库2.二值化3.提取感兴趣区域4.剔除噪点5.找出值不为零的点（即车道线），并将其绘制在原图上。完整代码 效果图语言：python平台：pycharm所需的库matplotlib
numpy
cv2步骤及原理1.导入库import matplotlib.pyplot as plt
import nu
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2023-08-30 16:19:33
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最近要做交通管理和控制课程的实验，提到采集数据时老师说可以用多种方法来实现，因此想到自己编写一个车辆识别的进程。第一个想到的是循环神经网络，但是因为自己在机器学习方面造诣还是很浅的，因此选择了比较传统，也是相关论坛比较多的opencv进行实现，这里选用的级联分类器训练(Cascade Classifier)，一路上很多网上的大神的博客给了很详细的指导，记录下来，希望自己以后可以用到。参考文献：使用
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2024-08-10 18:12:09
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文章目录前言车位识别实现思路图像处理实现代码模型训练安装keras和tensorflow训练模型预测 前言 最近在bi站学习opencv的时候看到了一个比较有意思的项目，用opencv+tensorflow实现视频中的车位检测，里面涉及了大量的图像处理操作，还有用tensorflow进行模型训练，但是缺乏深度学习这部分的知识，所有模型训练这一部分的例程只是初略看过和运行。下面的内容只是我对这个
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2023-08-12 17:07:37
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最近老师布置了一个作业，是做一个基于视频的车辆检测与追踪，用了大概两周的时间做了一个简单的，效果不是很理想，但抑制不住想把自己的一些认识写下来，这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家，希望帮助到大家，因为本人也是个小白，所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正！一、安装OpenCV和搭建环境&n
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2024-01-08 22:42:42
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# 使用OpenCV提取车辆轮廓的科学探索
车辆检测与识别是计算机视觉中的重要课题，广泛应用于智能交通、自动驾驶等领域。在这一过程中，轮廓提取是一项关键技术。轮廓提取可以帮助我们更好地理解图像中的物体形状，并为后续的处理提供基础。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV来提取车辆的轮廓，并给出相关代码示例。
## 1. 相关技术概述
### 1.1 OpenCV简介
Open
前言学习了很长一段时间了，需要沉淀下，而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西，同时也是一个学习的过程。PS：这篇小文是毕业之前和同学做的一个小项目，所以写的比较匆忙，代码也是直接粘贴的，基于qt开发的C++代码，不能保证没有错误，请慎重。不希望对你产生误导，有任何问题可以联系我，一起探讨下。最后，我现在已经没有搞嵌入式方面的开发了。 概述 OpenCV的全称
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2023-08-07 21:09:18
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一、简介
基于matlab行驶车辆检测计数：读入待处理视频，用于色彩空间转换、检测出包含汽车运动的图像块、用高斯混合模型检测背景、对检测出的运动车辆进行框画、标注检测到车辆的个数用于显示结果。1 案例背景2 理论基础2.1 光流法检测运动原理2.2 光流法的主要方法
二、源代码
clear;close all;
SE = strel('rectangle',[10 10]); %注意:结构元素必
原创
2021-07-09 16:01:50
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0.背景 车载环视是一种常见的辅助驾驶技术，在车辆的车头、车位、左右后视镜处安装鱼眼相机并通过算法计算，可为驾驶员提供观察周围环境丰富的视角，从而提高驾驶安全性。另一方面，由于自动/辅助驾驶技术的火热与不断渗透，环视也是更高阶驾驶算法的重要数据来源与实现基础，譬如移动物体检测和A自主泊车等。下图是一张网上搜到的常见的环视算法展示效果。1.功能&n
综合网上上各种车牌识别方法，总结出一个较为简单的车牌识别方案，采用VS2013+OpenCv2.4.9实现。并且附上可运行的源代码以及测试图片和视频，详细参数设置请参照源代码。识别部分的训练样本见我上传的资源。实现方法(一) 检测车辆（基于混合高斯模型的背景差分法）读取视频（avi格式），选定目标区域框用于检测车辆检测车辆，基于混合高斯模型的背景差分法检测前景，经过腐蚀、膨胀后，若像素值大于200
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2024-04-05 13:39:40
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项目要求给出一段停车场的视频，要求实时检测空停车位的数量及位置。思路从这段视频中取出一帧图片。对图片进行处理，只保留图片中的有效信息（停车位）。将所有停车位取出来，分别保存为单独的.jpg文件作为样本（包含空停车位和非空停车位）。训练二分类模型识别此停车位上是否有车。将空停车位在图上标记出来。在视频中实时监测并标记空停车位。实现过程1、引入需要的库import cv2 as cv
import n
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2024-04-24 12:25:28
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在使用 OpenCV 和 Python 进行图像处理时，图像分割和物体计数是两个常见的任务。本文将分步骤介绍如何使用 OpenCV 来实现图像分割和计数的方法，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成。
## 环境配置
在开始之前，我们需要确保我们的 Python 环境中安装了 OpenCV 和其他相关的库。以下是我的思维导图，概括了需要配置的环境及相关库：
```me
基于OpenCV的车牌识别与分割车牌识别的整个流程分为车牌位置查找, 车牌分割, 字符分割三部分, 车牌位置查找主要基于色彩空间查找的方法, 车牌分割主要基于位置查找之后的车牌二值图的行列加和统计.车牌位置查找以目前最常见的蓝色车牌为例, 车牌查找过程首先要进行一次基于色彩的特殊灰度化, 主要原理是将原图进行rgb通道分离, 然后进行通道相减提取蓝色区域, 并与普通的灰度图进行一次加权平均, 得到
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2023-12-23 06:42:33
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3.OpenCV的图像基础操作 文章目录前言一、读、写、显示图像二、读、写、播放视频三、操作灰度图像四、操作彩色图像五、图像通道操作六、OpenCV-Python资源下载总结 前言 OpenCV的imread()、imwrite()、imshow()函数分别用于读写和显示图像。VideoCapture类和VideoWriter类提供了视频处理能力，支持各种格式的视频文件。 计算机在处理图像信息
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2023-09-28 21:58:54
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一、简介
图像的二值化的基本原理图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图
原创
2021-07-07 15:30:08
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