Programa OpenCV Python para la detección de vehículos en un cuadro de video

Conceptos básicos de detección de rostros

El objetivo del programa dado es detectar el objeto de interés (Coche) en cuadros de video y seguir rastreando el mismo objeto. Este es un ejemplo de cómo detectar vehículos en Python.

¿Por qué Detección de Vehículos?

• Las pérdidas alarmantes tanto en vidas humanas como financieras causadas por accidentes de vehículos.
• La detección de vehículos en imágenes adquiridas desde una plataforma en movimiento es un problema desafiante.

Pasos para descargar los requisitos a continuación:

• Descargue la versión Python 2.7.x, numpy y la versión OpenCV 2.4.x. Compruebe si su Windows de 32 o 64 bits es compatible e instálelo en consecuencia.

  sudo apt-get install python
  pip install numpy

• instalar OpenCV desde aquí
• Asegúrese de que numpy se esté ejecutando en su python y luego intente instalar opencv.
• Coloque el archivo cars.xml en la misma carpeta. Guarde esto como archivo .xml.
• Descarga este video desde aquí como entrada

# OpenCV Python program to detect cars in video frame # import libraries of python OpenCV  import cv2    # capture frames from a video cap = cv2.VideoCapture('video.avi')    # Trained XML classifiers describes some features of some object we want to detect car_cascade = cv2.CascadeClassifier('cars.xml')    # loop runs if capturing has been initialized. while True:     # reads frames from a video     ret, frames = cap.read()            # convert to gray scale of each frames     gray = cv2.cvtColor(frames, cv2.COLOR_BGR2GRAY)               # Detects cars of different sizes in the input image     cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 1)            # To draw a rectangle in each cars     for (x,y,w,h) in cars:         cv2.rectangle(frames,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)       # Display frames in a window     cv2.imshow('video2', frames)            # Wait for Esc key to stop     if cv2.waitKey(33) == 27:         break    # De-allocate any associated memory usage cv2.destroyAllWindows()

Referencias:

• YouTube
• OpenCV
• grupos de Google

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