基于OpenCV的视频道路车辆检测与跟踪

基于OpenCV实现车道线检测（⾃动驾驶机器视觉）⽬录0 前⾔1 车道线检测2 ⽬标3 检测思路4 代码实现4.1 视频图像加载4.2 车道线区域4.3 区域4.4 canny 边缘检测4.5 霍夫变换(Hough transform)4.6 HoughLinesP 检测原理0 前⾔⽆⼈驾驶技术是机器学习为主的⼀门前沿领域，在⽆⼈驾驶领域中机器学习的各种算法随处可见，今天学长给⼤家介绍⽆⼈驾驶技术中的车道线检测。

1 车道线检测在⽆⼈驾驶领域每⼀个任务都是相当复杂，看上去⽆从下⼿。

那么⾯对这样极其复杂问题，我们解决问题⽅式从先尝试简化问题，然后由简⼊难⼀步⼀步尝试来⼀个⼀个地解决问题。

车道线检测在⽆⼈驾驶中应该算是⽐较简单的任务，依赖计算机视觉⼀些相关技术，通过读取 camera 传⼊的图像数据进⾏分析，识别出车道线位置，我想这个对于 lidar 可能是⽆能为⼒。

所以今天我们就从最简单任务说起，看看有哪些技术可以帮助我们检出车道线。

我们先把问题简化，所谓简化问题就是⽤⼀些条件限制来缩⼩车道线检测的问题。

我们先看数据，也就是输⼊算法是车辆⾏驶的图像，输出车道线位置。

更多时候我们如何处理⼀件⽐较困难任务，可能有时候我们拿到任务时还没有任何思路，不要着急也不⽤想太多，我们先开始⼀步⼀步地做，从最简单的开始做起，随着做就会有思路，同样⼀些问题也会暴露出来。

我们先找⼀段视频，这段视频是我从⽹上⼀个关于车道线检测项⽬中拿到的，也参考他的思路来做这件事。

好现在就开始做这件事，那么最简单的事就是先读取视频，然后将其显⽰在屏幕以便于调试。

2 ⽬标检测图像中车道线位置，将车道线信息提供路径规划。

3 检测思路图像灰度处理图像⾼斯平滑处理canny 边缘检测区域 Mask霍夫变换绘制车道线4 代码实现4.1 视频图像加载import cv2import numpy as npimport sysimport pygamefrom pygame.locals import *class Display(object):def __init__(self,Width,Height):pygame.init()pygame.display.set_caption('Drive Video')self.screen = pygame.display.set_mode((Width,Height),0,32)def paint(self,draw):self.screen.fill([0,0,0])draw = cv2.transpose(draw)draw = pygame.surfarray.make_surface(draw)self.screen.blit(draw,(0,0))pygame.display.update()if __name__ == "__main__":solid_white_right_video_path = "test_videos/丹成学长车道线检测.mp4"cap = cv2.VideoCapture(solid_white_right_video_path)Width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))Height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))display = Display(Width,Height)while True:ret, draw = cap.read()draw = cv2.cvtColor(draw,cv2.COLOR_BGR2RGB)if ret == False:breakdisplay.paint(draw)for event in pygame.event.get():if event.type == QUIT:sys.exit()上⾯代码学长就不多说了，默认⼤家对 python 是有所了解，关于如何使⽤ opencv 读取图⽚⽹上代码⽰例也很多，⼤家⼀看就懂。

基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的探究摘要：随着计算机视觉技术的提升，运动目标检测与跟踪成为了热门探究领域之一。

本文基于OpenCV库，对运动目标检测与跟踪算法进行了探究。

起首，介绍了OpenCV库及其在计算机视觉领域的广泛应用。

接着，分析了运动目标检测与跟踪的基本观点和相关技术。

随后，详尽介绍了OpenCV中常用的运动目标检测算法，包括背景减除法、帧差法和光流预估法，并对它们的原理进行了深度探讨。

最后，给出了运动目标跟踪算法在OpenCV中的实现方法，并通过试验结果验证了算法的有效性与稳定性。

1. 引言随着计算机视觉技术的不息进步，运动目标检测与跟踪成为了计算机视觉领域的重要探究方向之一。

运动目标检测与跟踪技术可以应用于许多领域，如智能监控、自动驾驶、智能机器人等，具有宽广的应用前景。

OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，在图像处理与分析中有着广泛的应用，为开发者提供了丰富的函数库和工具，便利了运动目标检测与跟踪算法的实现。

2. OpenCV库的介绍OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，最早由Intel公司开发并在BSD许可下发布。

它提供了丰富的函数库和工具，包含了多种计算机视觉算法和工具，可用于处理、分析和识别图像与视频。

OpenCV是跨平台的，支持多种操作系统，如Windows、Linux等。

它的主要特点包括：易于使用、高性能、灵活性、扩展性强等。

3. 运动目标检测与跟踪的基本观点和相关技术3.1 运动目标检测的基本观点运动目标检测是指在图像或视频序列中检测出具有某种运动特征的目标。

运动目标检测的基本观点包括：目标模型、背景模型和运动检测方法等。

目标模型是指对目标的外形、外观、运动特征等进行建模的过程。

背景模型是指对于每一帧图像的背景进行建模的过程。

运动检测方法是指依据目标模型和背景模型来裁定图像中是否存在运动目标的方法。

opencv车辆检测计数实验报告结论**OpenCV车辆检测计数实验报告结论**经过对OpenCV车辆检测计数实验的进行和数据分析，我们得出以下结论：1. **车辆检测的准确性**：通过使用OpenCV的车辆检测算法，我们成功地检测到了大部分经过监控区域的车辆。

检测算法能够准确地检测到车辆的存在，并将其标识出来，从而为后续的计数提供了可靠的基础。

2. **车辆计数的精确性**：通过对经过监控区域的车辆进行计数，我们成功地记录了车辆的进出次数。

计数结果与实际观察相符，证明了OpenCV在车辆计数任务中的有效性。

然而，对于复杂交通场景或高密度交通情况，计数结果可能会受到车辆重叠或互相遮挡的影响，导致一定的计数误差。

3. **算法的效率和实时性**：OpenCV的车辆检测和计数算法在处理实时视频流时展现出了较高的效率。

算法能够快速地进行车辆检测和计数，并实时更新结果。

然而，在处理大规模视频数据或高分辨率图像时，算法的效率可能会受到一定的影响，需要使用更高性能的计算设备来提高处理速度。

4. **适应性和泛化能力**：OpenCV的车辆检测和计数算法在不同场景下表现出了较好的适应性和泛化能力。

算法能够适应多种光照条件和天气情况，并能够处理不同背景和道路结构。

然而，对于异常情况、遮挡或部分车辆的检测，算法可能需要进一步优化和改进。

综上所述，OpenCV的车辆检测计数算法在实验中表现出了较好的准确性、实时性和适应性。

然而，在实际应用中，对于复杂交通场景和高密度交通情况，算法的性能和精确性可能需要进一步改进和优化，以满足更高的要求和挑战。

注意：以上结论仅针对实验中的具体情况，实际应用中可能会因数据集、算法参数等因素的不同而有所不同。

建议在实际应用中进行进一步的测试和评估。

opencv检测车流量原理Opencv是一种广泛应用于计算机视觉领域的开源库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

在交通领域，利用Opencv进行车流量检测已经成为一种常见的方法。

本文将介绍Opencv检测车流量的原理和实现方法。

Opencv可以通过视频流或者图像序列来获取交通场景的图像数据。

在车流量检测中，一般使用视频流作为输入源。

Opencv提供了读取视频流的接口，可以方便地获取每一帧图像。

接下来，Opencv利用图像处理算法对每一帧图像进行预处理。

预处理的目的是提取出图像中的车辆信息，为后续的车流量统计做准备。

常见的预处理方法包括图像滤波、边缘检测和图像分割等。

在车流量检测中，常用的方法是基于背景建模的车辆检测算法。

背景建模是指通过对一段时间内的图像进行统计分析，得到场景的背景模型。

Opencv提供了多种背景建模算法，如高斯混合模型（GMM）和自适应背景模型等。

这些算法可以根据场景的特点进行选择和调整，以提高车辆检测的准确性和鲁棒性。

在得到背景模型后，Opencv通过对当前帧图像与背景模型进行比较，可以得到前景图像，即包含车辆信息的图像。

接着，Opencv 利用形态学操作和连通区域分析等技术，可以对前景图像进行进一步处理，去除噪声和不相关的物体，得到车辆的准确位置和轮廓信息。

Opencv通过对车辆位置和轮廓信息的分析，可以实现车流量的统计。

一种常见的方法是基于车辆的运动轨迹进行统计。

Opencv可以通过跟踪车辆的位置和轮廓信息，计算车辆的运动速度和方向，从而实现车流量的实时统计和预测。

总结起来，Opencv检测车流量的原理是通过获取交通场景的图像数据，利用图像处理和计算机视觉算法提取车辆信息，然后通过分析车辆的位置和轮廓信息实现车流量的统计。

Opencv作为一种强大的计算机视觉库，为车流量检测提供了丰富的工具和算法，可以在交通管理、智能交通等领域发挥重要作用。

使⽤OpenCV实现道路车辆计数的使⽤⽅法今天，我们将⼀起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。

在本教程中，我们将仅使⽤Python和OpenCV，并借助背景减除算法⾮常简单地进⾏运动检测。

我们将从以下四个⽅⾯进⾏介绍：1. ⽤于物体检测的背景减法算法主要思想。

2. OpenCV图像过滤器。

3. 利⽤轮廓检测物体。

4. 建⽴进⼀步数据处理的结构。

背景扣除算法有许多不同的背景扣除算法，但是它们的主要思想都很简单。

假设有⼀个房间的视频，在某些帧上没有⼈和宠物，那么此时的视频基本为静态的，我们将其称为背景（background_layer）。

因此要获取在视频上移动的对象，我们只需要：⽤当前帧减去背景即可。

由于光照变化，⼈为移动物体，或者始终存在移动的⼈和宠物，我们将⽆法获得静态帧。

在这种情况下，我们从视频中选出⼀些图像帧，如果绝⼤多数图像帧中都具有某个相同的像素点，则此将像素作为background_layer中的⼀部分。

我们将使⽤MOG算法进⾏背景扣除原始帧代码如下所⽰：import osimport loggingimport logging.handlersimport randomimport numpy as npimport skvideo.ioimport cv2import matplotlib.pyplot as pltimport utils# without this some strange errors happencv2.ocl.setUseOpenCL(False)random.seed(123)# ============================================================================ IMAGE_DIR = "./out"VIDEO_SOURCE = "input.mp4"SHAPE = (720, 1280) # HxW# ============================================================================ def train_bg_subtractor(inst, cap, num=500):'''BG substractor need process some amount of frames to start giving result'''print ('Training BG Subtractor...')i = 0for frame in cap:inst.apply(frame, None, 0.001)i += 1if i >= num:return capdef main():log = logging.getLogger("main")# creting MOG bg subtractor with 500 frames in cache# and shadow detctionbg_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, detectShadows=True)# Set up image source# You can use also CV2, for some reason it not working for mecap = skvideo.io.vreader(VIDEO_SOURCE)# skipping 500 frames to train bg subtractortrain_bg_subtractor(bg_subtractor, cap, num=500)frame_number = -1for frame in cap:if not frame.any():log.error("Frame capture failed, stopping...")breakframe_number += 1utils.save_frame(frame, "./out/frame_%04d.png" % frame_number)fg_mask = bg_subtractor.apply(frame, None, 0.001)utils.save_frame(frame, "./out/fg_mask_%04d.png" % frame_number)# ============================================================================ if __name__ == "__main__":log = utils.init_logging()if not os.path.exists(IMAGE_DIR):log.debug("Creating image directory `%s`...", IMAGE_DIR)os.makedirs(IMAGE_DIR)main()处理后得到下⾯的前景图像去除背景后的前景图像我们可以看出前景图像上有⼀些噪⾳，可以通过标准滤波技术可以将其消除。

基于OpenCV的运动车辆识别与跟踪作者：唐佳林邓垲镛刘小根郑文晓来源：《科技资讯》2015年第29期[摘要]在复杂交通场景下，针对运动车辆的特性，提出一种有效的识别和跟踪方法。

使用背景差分，将运动目标从背景中分离出来，并在前景图像中对目标进行识别和标记，同时利用团块跟踪，对运动目标进行实时跟踪。

在VC编译环境下使用Opencv开源库函数进行仿真实验，实验结果表明本文方法效率高，跟踪效果好。

[关键词]Opencv 形态学处理目标识别目标跟踪中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）10（b）-0000-001 引言运动目标的与跟踪是应用视觉领域的一个重要的课题。

现实生活之中，大量的有意义的视觉信息包括在运动之中[1][2]。

尽管人类视觉既能看见运动又能看见静止的物体，但是在许多场合，如交通流量的检测，重要场所的保安，航空和军用飞机的制导，汽车的自动驾驶或辅助驾驶等，往往只对运动的物体感兴趣，因此，研究运动目标的识别和跟踪问题，有很大的理论意义和应用价值[3][4]。

OpenCV是一个针对于图像、视频处理的开源库，它包含现有很多图像处理理论的实现程序，可以很便捷的处理问题。

研究人员可以更多地投入对算法的研究，然后利用OpenCV函数加以实现，不需要重新用c语言或者c++设计实现函数，从而可以大大缩减研发时间。

1. 2 运动目标的识别2.1 图像预处理将彩色视频流转换为灰度化视频，提高处理速度。

在RGB模型中，时，则表示一种灰度图像，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。

在opencv中采用加权平均法处理图像灰度化，加权平均法是指：根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。

由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此按下式对三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。

（2.1）在灰度化视频中提取出背景图像，同时通过滑动平均值算法对背景进行实时的更新，从而实现背景图像实时更新，提高后续背景差分的准确性。

opencv 车辆测速原理
OpenCV是一个强大的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理任务，包括车辆测速。

以下是使用OpenCV进行车辆测速的基本原理：
1. 目标检测：首先，需要使用OpenCV中的算法来检测视频中的车辆。

这
通常涉及到边缘检测、形态学变换、背景减除等技术。

2. 特征提取：一旦检测到车辆，就可以提取其特征，如轮廓、质心等。

这些特征可以用于后续的速度计算。

3. 速度计算：在连续的帧之间，车辆的特征（如轮廓或质心）会有所移动。

通过测量这些特征在两帧之间的位移，可以计算出车辆的速度。

速度的计算公式是：速度 = 距离 / 时间。

在OpenCV中，可以通过计算连续帧之间的像素差异来估计距离，而时间可以通过帧率来估计。

4. 实时处理：为了实现实时测速，需要将上述步骤整合到一个实时视频处理流程中。

这通常涉及到使用OpenCV的VideoCapture类来捕获视频流，
并使用cv::imshow显示处理后的结果。

需要注意的是，实际应用中可能还需要考虑其他因素，如光照条件的变化、车辆的遮挡等。

为了提高测速的准确性和鲁棒性，可能需要结合深度学习或其他高级技术。

图片简介:本技术揭示了一种基于OpenCV的车道线检测方法，包括如下步骤：S1、对由车载摄像头获得的原始的车道线图像进行预处理，获得预处理后的车道线图像；S2、采用Canny对车道线图像进行边缘提取处理，获得边缘提取后的车道线图像；S3、使用改进的Hough变换方式，对车道线图像进行Hough变换、完成车道线检测。

本技术以OpenCV为基础，很好地完成了对道路中虚线与实现的检测识别，大幅度改善了现有各类检测方法在实时性和准确性方面的不足，有效地实现了车辆行驶环境下对于车道线的实时检测与准确识别。

技术要求1.一种基于OpenCV的车道线检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、图像预处理，对由车载摄像头获得的原始的车道线图像进行预处理，获得预处理后的车道线图像；S2、图像边缘提取，采用Canny对预处理后的车道线图像进行边缘提取处理，获得边缘提取后的车道线图像；S3、Hough变换处理，使用改进的Hough变换方式，对边缘提取后的车道线图像进行Hough 变换、完成车道线检测。

2.根据权利要求1所述的基于OpenCV的车道线检测方法，其特征在于，S1所述图像预处理，包括如下步骤：S11、图像ROI提取，采用OpenCV中的cvSetImageROI函数对车载摄像头所拍摄的图片进行感兴趣区域的剪裁选取；S12、图像灰度化处理，对彩色三通道RGB的原始的车道线图像进行转化，建立亮度H与R、G、B三个颜色的对应，以H亮度值表达出图像中每个像素点的灰度值，并采用OpenCV中的cvCvtColor函数完成对整个原始的车道线图像的灰度处理，获得单通道HSV 的车道线图像；S13、图像降噪与阈值分割，采用OpenCV中的medianBlur_SortNet函数消除车道线图像中的噪声，采用OTSU算法对车道线图像进行阈值分割，获得预处理后的车道线图像。

3.根据权利要求1所述的基于OpenCV的车道线检测方法，其特征在于，S2所述图像边缘提取，包括如下步骤：S21、图像平滑处理，使用高斯滤波器平滑图像、对车道线图像进行加权平均，图像中任意一个像素点的值均由其自身及邻域内其他像素点的值经加权平均后获得，计算公式为，，其中，为概率，为高斯半径值，；S22、确定梯度幅值和方向，使用soble算子、结合车道线图像进行水平和垂直方向的边缘检测计算，得到对应图像的梯度幅值和梯度方向；S23、图像边缘量化，沿着梯度方向对梯度幅值进行非极大值抑制，完成对图像的边缘量化；S24、边缘细化，选取车道线图像上的任意一个像素点，将其领域中心与沿梯度方向上的相邻两个像素点进行比较，若该像素点的中心像素为最大值则保留，否则将该像素点的中心像素置0；S25、边缘连接，使用双阈值算法检测和连接边缘，选取两个系数作为阈值，其中一个为高阈值TH、另外一个为低阈值TL，取TH=0.2、TL=0.1，将小于阈值的像素点标记为0并抛弃；将大于阈值的点标记为1。

基于计算机视觉的交通视频目标检测与跟踪随着城市交通的不断发展和车辆数量的增加，交通管理和交通安全问题变得越来越重要。

传统的交通监控手段已经无法满足对道路上交通状况的准确评估和即时反馈的需求。

因此，基于计算机视觉的交通视频目标检测与跟踪技术应运而生，为交通管理者提供了一种高效、准确的解决方案。

计算机视觉技术是指通过人工智能算法和模型对数字图像或视频进行分析和处理的技术。

交通视频目标检测与跟踪技术利用计算机视觉技术来自动识别和追踪交通场景中的各种目标，如车辆、行人、自行车等。

它可以实时监测交通流量、车辆速度、车辆类型等关键信息，为交通管理者提供决策依据，改善交通拥堵和提升交通安全。

在交通视频目标检测与跟踪技术中，一种常见的方法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行目标检测。

CNN利用图像的特征来区分图像中的不同目标，通过训练网络模型，使其能够准确地检测出交通视频中的车辆、行人等目标。

此外，还可以使用光流算法来实现目标的跟踪，通过计算相邻帧之间的光流来推测目标的移动轨迹。

交通视频目标检测与跟踪技术的实现过程可以分为以下几个步骤：1. 数据采集与准备：通过对交通场景进行视频录制或者使用公开数据集，获取交通视频数据，并对数据进行预处理，如视频分割、去噪等。

2. 目标检测模型训练：使用标注好的数据集，利用深度学习算法，如CNN，训练目标检测模型。

通过大量的迭代和调整，提高模型的准确率和鲁棒性。

3. 目标检测与跟踪：将训练好的模型应用到交通视频数据中，实现对目标的检测和跟踪。

通过对每一帧图像进行分析，提取出目标的位置和特征信息，并根据目标的运动轨迹进行跟踪。

4. 结果分析与应用：将目标检测与跟踪的结果进行分析和评估，提取交通流量、车辆速度等关键信息，为交通管理者提供决策依据。

可以将结果可视化呈现，通过图表、热力图等形式展示交通数据。

基于计算机视觉的交通视频目标检测与跟踪技术具有许多优势。