车辆统计

简介: 车辆统计
import cv2
import numpy as np

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('./video/car.mp4')
# 创建mog对象
mog = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()
# 获取腐蚀卷积核
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5))

min_w = 40
min_h = 30

# 循环读取视频每一帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        # 把原始帧进行灰度化,然后去噪
        # # 灰度
        gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        # # 去噪
        blur = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),5)
        # 去背景
        mask = mog.apply(blur)
        # 腐蚀
        erode = cv2.erode(mask,kernel,iterations=2)
        # 膨胀2次
        dialte = cv2.dilate(erode,kernel,iterations=2)

        # 消除内部的小块
        # 闭运算
        close = cv2.morphologyEx(dialte,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)
        # cv2.imshow('video',dialte)
        # cv2.imshow('close',close)

        # 查找轮廓
        contours,h = cv2.findContours(close,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        # 画出所有检测出来的轮廓
        for contour in contours:
            # 最大外接矩形
            (x,y,w,h) = cv2.boundingRect(contour)
            is_valid = (w >= min_w) and (h >= min_h)
            if not is_valid:
                continue
            # 要求坐标点都是整数
            cv2.rectangle(frame,(int(x),int(y)),(int(x+w),int(y+h)),(0,0,255),2)

            cv2.imshow('frame',frame)



    key = cv2.waitKey(3)
    # 用户按esc推出
    if key == 27:
        break

# 最后释放资源
cap.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
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