用于视频帧中车辆检测的 OpenCV Python程序

人脸检测基础

给出的程序的目标是在视频帧中检测感兴趣的对象（汽车）并保持跟踪同一对象。这是如何在Python检测车辆的示例。

为什么要进行车辆检测？

• 车辆事故造成的人员生命和财务损失令人震惊。
• 在从移动平台获取的图像中检测车辆是一个具有挑战性的问题。

下载要求的步骤如下：

• 下载Python 2.7.x 版本、numpy 和 OpenCV 2.4.x 版本。检查您的 Windows 是否兼容 32 位或 64 位并进行相应安装。

  sudo apt-get install python
  pip install numpy

  • 从这里安装 OpenCV
  • 确保 numpy 正在您的Python运行，然后尝试安装 opencv。
  • 将cars.xml 文件放在同一文件夹中。将其另存为 .xml 文件。
  • 从此处下载此视频作为输入

  # OpenCV Python program to detect cars in video frame
  # import libraries of python OpenCV 
  import cv2
    
  # capture frames from a video
  cap = cv2.VideoCapture('video.avi')
    
  # Trained XML classifiers describes some features of some object we want to detect
  car_cascade = cv2.CascadeClassifier('cars.xml')
    
  # loop runs if capturing has been initialized.
  while True:
      # reads frames from a video
      ret, frames = cap.read()
        
      # convert to gray scale of each frames
      gray = cv2.cvtColor(frames, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
    
      # Detects cars of different sizes in the input image
      cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 1)
        
      # To draw a rectangle in each cars
      for (x,y,w,h) in cars:
          cv2.rectangle(frames,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
    
     # Display frames in a window 
     cv2.imshow('video2', frames)
        
      # Wait for Esc key to stop
      if cv2.waitKey(33) == 27:
          break
    
  # De-allocate any associated memory usage
  cv2.destroyAllWindows()
  

  参考：

  • YouTube
  • OpenCV
  • 谷歌网上论坛