opencv如何通过摄像头识别停车位剩余数量？
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使用 OpenCV 通过摄像头识别停车位剩余数量是一个复杂但有趣的计算机视觉任务。这个任务通常涉及以下几个步骤：
摄像头捕捉视频流：从摄像头获取实时视频流。停车位区域检测：识别并标记每个停车位的区域。车辆检测：在每个停车位区域内检测是否有车辆。统计剩余停车位数量：统计空闲停车位的数量。下面是一个示例代码，展示了如何使用 OpenCV 和一些简单的图像处理技术来实现这一任务。为了简化示例，我们假设停车位是静态的，并且已经预先标记好了。
依赖项安装首先，确保你已经安装了 OpenCV 和 NumPy：
pip install opencv-python-headless numpy示例代码
import cv2
import numpy as np
# 预先定义停车位区域（这里假设有四个停车位）
# 每个停车位区域用一个四边形表示，四边形的四个顶点坐标
parking_spaces = [
[(100, 100), (200, 100), (200, 200), (100, 200)],
[(250, 100), (350, 100), (350, 200), (250, 200)],
[(400, 100), (500, 100), (500, 200), (400, 200)],
[(550, 100), (650, 100), (650, 200), (550, 200)],
]
def detect_parking_spaces(frame, parking_spaces):
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
empty_spaces = 0
for space in parking_spaces:
roi = frame[space[0][1]:spa...点击查看剩余70%
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