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文档简介
1、Opencvpython之车辆识别项(附代码)章录图车辆识别根据章搭建好环境后开始进做项from PyQt5.QtGui import QIcon, QPalette, QPixmap, QBrush, QRegExpValidator构造函数def initUI(self):# 设置窗得# 标签self.newLab =QLabel(:, self)# 按钮self.grayBtn =QPushButton( , self)self.grayBtn.setGeometry(100, 10, 80, 30)self.carCheckBtn =QPushButton( , self)self.c
2、arCheckBtn.setGeometry(200, 10, 80, 30)打开件法打开件的处理函数self.leftLab.setPixmap(QPixmap(self.img)self.leftLab.setScaledContents(True)图像变灰度并车辆识别法#2. 加载级联分类器car_detector =cv2.CascadeClassifier(./cars.xml)image-图像素数据scaleFactorNone,缩放例minNeighborsNone,2 23flags None, 标志位 什么来进检测minSizeNone,最的尺maxSizeNone,最的尺s
3、elf, image, scaleFactorNone, minNeighborsNone, flagsNone, minSizeNone, maxSizeNone#3. 检测车辆 多尺度检测,得到车辆的坐标定位cars =car_detector.detectMultiScale(img_gray, 1.05, 2, cv2., (20,20), (100,100)print(cars)#(274 46 28 28) -(x,y,h)#4. 在车的定位上画图for(x, y, w, h) in cars:print(x, y, w, h)# 保存图# 显再控件上self.newLab.set
4、Pixmap(QPixmap(img_gray_name)self.newLab.setScaledContents(True)视频车辆识别视频打开且识别法video, videoType =QFileDialog.getOpenFileName(self, , , *.mp4)print(video, videoType)print(, len(cars)text =car number: +str(len(cars)# 添加字cv2.putText(img, text, (350, 100), cv2., 1.2, (255, 255, 0), 2)cv2.imshow(opencv, img)key =cv2.waitKey(10) # 延时并且监听按键else:break# 释放资源cap.release()cv2.destroyAllWindows()主函数sy
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