python Opencv实现停车位识别思路详解

目录

• 1.实现的思路
• 2.整体代码实战
• 3.停车位视频下载

1.实现的思路

（1）首先使用一个处理画框的程序，将图片中的有车和无车的停车位给画出来，并且保存坐标（如果画错了，将鼠标移至要删除的框中，右击鼠标，即可删除）；

#定义回调函数
def mouseClick(events,x,y,flags,params):
    #按下鼠标左键，将点击的坐标(x,y)保存到position列表中
    if (events&cv2.EVENT_LBUTTONDOWN==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN):
        position.append((x,y))
    #按下鼠标右键时，移除选中的框
    if (events&cv2.EVENT_RBUTTONDOWN==cv2.EVENT_RBUTTONDOWN):
        for i,pos in enumerate(position):
            (x1,y1)=pos
            if (x1 
 

（2）画好之后，关闭窗口，即可看到已经保存好坐标的文件，下次再运行程序时，不用再画框；程序会读出当前文件，将之前保存好的坐标加载出画出框。

#首先查看文件是否已经包含了CarParkPos文件
try:
    with open('CarParkPos','rb') as fp:
        position=pickle.load(fp)
except:
    # 存储所有停车位的坐标列表
    position=[]

（3）主程序的思路
将摄像头读取的图片进行处理
Opencv基础知识点：
https://www.jb51.net/article/254006.htm
高斯去噪：
https://www.jb51.net/article/198212.htm
局部二值化：
https://www.jb51.net/article/248000.htm
中值滤波：
https://www.jb51.net/article/198212.htm
Opencv中获取卷积核：
https://www.jb51.net/article/254013.htm
腐蚀操作：
https://www.jb51.net/article/214725.htm

#转换为灰度图
    gray=cv2.cvtColor(src=frame,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #高斯去噪
    gauss=cv2.GaussianBlur(src=gray,ksize=(3,3),sigmaX=0)
    #图像二值化处理
    thresh=cv2.adaptiveThreshold(src=gauss,maxValue=255,adaptiveMethod=cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
            thresholdType=cv2.THRESH_BINARY_INV,blockSize=21,C=16)
    # 中值滤波操作
    median=cv2.medianBlur(src=thresh,ksize=3)
    #腐蚀操作
    dilate=cv2.dilate(src=median,kernel=kernel,iterations=1)

    for pos in position:
        (x,y)=pos
        mask=dilate[y:y+img_height,x:x+img_width]
        # cv2.imshow(str(x*y),mask)
        #返回灰度值不为0的像素数，可用来判断图像是否全黑。
        count=cv2.countNonZero(mask)
        #当计算的count低于800,表示是一个空位
        if count<800:
            countBlackCar+=1
            color=(0,255,0)
            thickness=3
        else:
            color=(0,0,255)
            thickness=2

        cv2.rectangle(img=frame, pt1=(pos[0], pos[1]),
                      pt2=(pos[0] + img_width, pos[1] + img_height),
                      color=color, thickness=thickness)
        cvzone.putTextRect(img=frame, text=str(count), pos=(x + 3, y + img_height - 5),
                           scale=0.8, thickness=1, offset=0,colorR=color)

参考视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV14Z4y1Q7au?t=3992.0（建议看懂视频中的思路）
注：代码不重要，主要是学会给出的链接中这位博主的思路。使用更加简单的方法解决问题，但是呢？这种方法我认为主要是为解决那种固定摄像头拍摄的停车位，因为我们标注的坐标是固定的（但是可以利用深度学习提取有车和无车的特征进行识别，定位的可以使用Opencv来解决）。

2.整体代码实战

（1）ParkingSpacePicker.py

import os
import cv2
import pickle

#首先查看文件是否已经包含了CarParkPos文件
try:
    with open('CarParkPos','rb') as fp:
        position=pickle.load(fp)
except:
    # 存储所有停车位的坐标列表
    position=[]

#停车位的高宽
img_width,img_height=47,88
#定义回调函数
def mouseClick(events,x,y,flags,params):
    #按下鼠标左键，将点击的坐标(x,y)保存到position列表中
    if (events&cv2.EVENT_LBUTTONDOWN==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN):
        position.append((x,y))
    #按下鼠标右键时，移除选中的框
    if (events&cv2.EVENT_RBUTTONDOWN==cv2.EVENT_RBUTTONDOWN):
        for i,pos in enumerate(position):
            (x1,y1)=pos
            if (x1 
 

（2）main.py

import os
import cv2
import pickle
import cvzone

with open('CarParkPos', 'rb') as fp:
    position = pickle.load(fp)

#停车位的高宽
img_width,img_height=47,88

cap=cv2.VideoCapture('video/packing-3.mp4')

def checkParkingSpace(dilate):
    countBlackCar=0
    for pos in position:
        (x,y)=pos
        mask=dilate[y:y+img_height,x:x+img_width]
        # cv2.imshow(str(x*y),mask)
        #返回灰度值不为0的像素数，可用来判断图像是否全黑。
        count=cv2.countNonZero(mask)
        #当计算的count低于800,表示是一个空位
        if count<800:
            countBlackCar+=1
            color=(0,255,0)
            thickness=3
        else:
            color=(0,0,255)
            thickness=2

        cv2.rectangle(img=frame, pt1=(pos[0], pos[1]),
                      pt2=(pos[0] + img_width, pos[1] + img_height),
                      color=color, thickness=thickness)
        cvzone.putTextRect(img=frame, text=str(count), pos=(x + 3, y + img_height - 5),
                           scale=0.8, thickness=1, offset=0,colorR=color)
    return countBlackCar

#获取卷积核
kernel=cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_RECT,ksize=(3,3))

while cap.isOpened():
    #循环播放视频文件
    if cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES)==cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT):
        cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,0)

    ret,frame=cap.read()
    # frame=cv2.resize(src=frame,dsize=(750,600))
    height,width,channel=frame.shape
    if not ret:
        break

    #转换为灰度图
    gray=cv2.cvtColor(src=frame,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    #高斯去噪
    gauss=cv2.GaussianBlur(src=gray,ksize=(3,3),sigmaX=0)
    #图像二值化处理
    thresh=cv2.adaptiveThreshold(src=gauss,maxValue=255,adaptiveMethod=cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
            thresholdType=cv2.THRESH_BINARY_INV,blockSize=21,C=16)
    # 中值滤波操作
    median=cv2.medianBlur(src=thresh,ksize=3)
    #腐蚀操作
    dilate=cv2.dilate(src=median,kernel=kernel,iterations=1)

    cntCar=checkParkingSpace(dilate)

    cvzone.putTextRect(img=frame,text="BlackPosition: "+str(cntCar),
                       pos=(20,height-80),scale=1.0,thickness=2)
    cv2.imshow('img',frame)
    # cv2.imshow('thresh',thresh)
    # cv2.imshow('median',median)
    # cv2.imshow('dilate',dilate)
    key=cv2.waitKey(30)
    if key==27:
        break
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
    print('Pycharm')

（3）视频效果

停车位识别演示

注：视频自己做的比较差，建议读者最好自己尝试实现这个思路。

3.停车位视频下载

https://699pic.com/movie/295567.html

到此这篇关于Opencv实现停车位识别的文章就介绍到这了,更多相关Opencv实现停车位识别内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！