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基于Python和OpenCV的高速公路行驶车辆的速度检测系统旨在实时监测高速公路上的车辆#xff0c;并测量它们的速度。该系统可以用于交通监控、道路安全管理等领域#xff0c;为相关部门提供重要的数据支持。
系统实现#xff1a; 视频流输入#xff1a;系…简介
基于Python和OpenCV的高速公路行驶车辆的速度检测系统旨在实时监测高速公路上的车辆并测量它们的速度。该系统可以用于交通监控、道路安全管理等领域为相关部门提供重要的数据支持。
系统实现 视频流输入系统可以从摄像头实时获取视频流也可以从预先录制的视频文件中读取数据。这个视频流是系统的主要输入源用于检测和跟踪车辆。 车辆检测利用OpenCV中的目标检测技术系统能够自动检测视频流中出现的车辆。这可以通过预训练的分类器如Haar级联分类器或深度学习模型如YOLO来实现。 车辆跟踪一旦检测到车辆系统会对它们进行跟踪以捕获它们在连续帧之间的运动轨迹。OpenCV提供了多种对象追踪算法可以根据实际情况选择合适的算法。 速度计算通过分析车辆在视频中的运动轨迹系统可以计算出它们的速度。这需要考虑摄像头的视角、帧率以及像素到实际距离的转换关系。 结果显示系统会将检测到的车辆以及它们的速度信息绘制到视频流中以便用户进行实时观察。同时系统也可以将结果输出到控制台或文件中供进一步分析和处理。
代码整体逻辑思路
导入库文件代码开始时导入了必要的库文件包括用于GUI的Tkinter用于图像处理的OpenCV用于图像操作的PIL以及其他标准的Python库如os、time、uuid和math。
创建GUI使用Tkinter创建GUI窗口窗口大小为700x700像素设置为不可调整大小。显示图像从文件中打开图像文件z.png使用PIL库加载图像并使用Tkinter的Label部件将其显示在GUI窗口中。导入视频文件提供了一个函数callback()用于打开文件对话框以选择视频文件并在文本框中显示选择的文件路径。上传视频文件提供了一个函数upload()用于获取文本框中的视频文件路径然后执行车辆速度测量的主要功能。车辆速度测量这部分代码主要是用于处理视频文件和进行车辆速度测量。它包括以下主要步骤 设置背景减法器并定义一些常量和参数。 使用OpenCV打开视频文件并获取视频的帧率和分辨率。 实现卡尔曼滤波器来对车辆的运动进行估计和跟踪。 循环读取视频的每一帧并进行以下操作 对每一帧应用背景减法器以便检测移动的物体。 查找视频帧中的物体轮廓并根据其大小和位置进行筛选。 跟踪和测量车辆的速度。 在视频帧上绘制检测到的车辆轨迹和速度信息。 在GUI窗口中显示处理后的视频帧。 GUI控件绑定将“选择测试视频”和“车辆测速”按钮与相应的函数绑定以便在点击按钮时执行相应的操作。运行主循环通过调用root.mainloop()来启动Tkinter的主事件循环使GUI应用保持运行状态等待用户交互。 界面展示 部分代码 def calculate_speed (trails, fps):# distance: distance on the frame# location: x, y coordinates on the frame# fps: framerate# mmp: meter per pixeldist cv2.norm(trails[0], trails[10]) #Calculates an absolute array normdist_x trails[0][0] - trails[10][0]dist_y trails[0][1] - trails[10][1]mmp_y 0.2 / (3 * (1 (3.22 / 432)) * trails[0][1])mmp_x 0.2 / (5 * (1 (1.5 / 773)) * (width - trails[0][1]))real_dist math.sqrt(dist_x * mmp_x * dist_x * mmp_x dist_y * mmp_y * dist_y * mmp_y)return real_dist * fps * 250 / 3.6def get_frame(): Grabs a frame from the video vcture and resizes it. rval, frame vc.read() if rval:(h, w) frame.shape[:2]frame cv2.resize(frame, (int(w * RESIZE_RATIO), int(h * RESIZE_RATIO)), interpolationcv2.INTER_CUBIC)return rval, frame完整代码基于PythonOpenCV公路行驶车辆的速度检测系统包搭建环境跑通程序
