


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1、Opencvpython之車輛識別項(附代碼)章錄圖車輛識別根據(jù)章搭建好環(huán)境后開始進(jìn)做項from PyQt5.QtGui import QIcon, QPalette, QPixmap, QBrush, QRegExpValidator構(gòu)造函數(shù)def initUI(self):# 設(shè)置窗得# 標(biāo)簽self.newLab =QLabel(:, self)# 按鈕self.grayBtn =QPushButton( , self)self.grayBtn.setGeometry(100, 10, 80, 30)self.carCheckBtn =QPushButton( , self)self.c
2、arCheckBtn.setGeometry(200, 10, 80, 30)打開件法打開件的處理函數(shù)self.leftLab.setPixmap(QPixmap(self.img)self.leftLab.setScaledContents(True)圖像變灰度并車輛識別法#2. 加載級聯(lián)分類器car_detector =cv2.CascadeClassifier(./cars.xml)image-圖像素數(shù)據(jù)scaleFactorNone,縮放例minNeighborsNone,2 23flags None, 標(biāo)志位 什么來進(jìn)檢測minSizeNone,最的尺maxSizeNone,最的尺s
3、elf, image, scaleFactorNone, minNeighborsNone, flagsNone, minSizeNone, maxSizeNone#3. 檢測車輛 多尺度檢測,得到車輛的坐標(biāo)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. 在車的定位上畫圖for(x, y, w, h) in cars:print(x, y, w, h)# 保存圖# 顯再控件上self.newLab.set
4、Pixmap(QPixmap(img_gray_name)self.newLab.setScaledContents(True)視頻車輛識別視頻打開且識別法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) # 延時并且監(jiān)聽按鍵else:break# 釋放資源cap.release()cv2.destroyAllWindows()主函數(shù)sy
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