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。
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2021-06-24 16:40:58
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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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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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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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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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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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1、文章信息《Traffic Flow Prediction via Spatial Temporal Graph Neural Network》。这是北京交通大学发在国际顶级会议WWW2020上的一篇文章。2、摘要道路上的交通流量的动态变化，不仅取决于时间维度上的序列模式，还取决于空间维度上的其他道路。尽管已有很多预测未来交通流量的工作，但大多数工作在建模空间和时间依存关系方面都有一定的局限性。
概念：梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（不管是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的无非也是一个核模板，模板的不同结果也不同。所以可以看到，所有的这些个算子函数，归结到底都可以用函数cv2.filter2D()来表示，不同的方法给予不同的核模板，然后演化为不同的算子而已。OpenCV提供了三种梯度过滤器（高通过滤器）-Sobel、Scharr、Laplacian。一、S
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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交叉口的设计可确保驾驶员，行人和骑自行车的人安全，高效地行驶。交叉口的概念很简单，它是两条或更多条道路的平面交叉。它们可以通过许多装置来控制：信号灯、标志、导流带或车道设计。有些十字路口根本没有控制。无论设计和控制方式如何，都可以肯定一件事——管理交通并全天候确保用户安全的解决方案很复杂。当传统的设计不允许足够的交通流量或安全改进时，经常考虑替代的交叉口设计。这些设计通常有助于减少冲突点的数量，从
1 引言运动目标检测是从图像序列中检测运动目标.通过运动目标检测可以得到图像中的运动目标,获取图像
原创
2022-07-04 21:06:47
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前言 地面控制点一般选用道路、水泥地等一些接近路面的场地，因此通过多个地面控制点拟合平面，利用点云到该平面的距离，再给予一定的距离阈值来识别路面是可以实现的。相比于传统的平面栅格、点云法向量、模型拟合、面元网格，该方法具有效率快速，无需先验条件的优势。
注：本文主要是记录识别路面的思路，识别结果有很强的鲁棒性以及较高的冗余度，且无法适用于道路具有较高的坡度的路面。 一、利用地面控制点识别
1 简介 该方法的基本思想是,将采集到的车辆图像的每一帧都与一个不含运动车辆的静止参考帧做差值运算,从而突出目标图像,通过分析与处理对车辆计数。其优点是算法简单、处理速度快,且差分结果能直接反应运动目标的位置、形状以及大小等,实用性较强。其不足之处在于背景图像不是一成不变的, 它会受到光线, 天气等外界因素的影响。如运用此方法,则需采用一定的算法进行背景的动态更新。如下是
原创
2022-05-20 00:58:24
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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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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
