基于python的opencv图像处理实现对斑马线的检测示例

基本思路

斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。

结果示例

实验流程

先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。

1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）> 根据自己的需求来修改一些值

#灰度值转换
imgGray = cv2.cvtColor(copy_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#高斯滤波去噪
imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray,(5,5),0)
#阈值处理
ret,thresh = cv2.threshold(imgBlur,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
#腐蚀
imgEro = cv2.erode(thresh,kernel1,iterations=2)
#膨胀
imgDia = cv2.dilate(imgEro,kernel2,iterations=4)

预处理之后（如下图所示）：

2.轮廓检测

#轮廓检测
_,contouts,hie = cv2.findContours(imgDia,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contouts
cv2.drawContours(copy_img, cnt, -1, (0, 255, 0), 2)

全部的轮廓（如下图所示）

可以看到这并不是我们想要的，所以我们需要判断一下位置，选取我们感兴趣的区域。

3.感兴趣区域

根据自己图片或视频的需求来更改x，y，w，h位置信息数值。

for i in cnt:
  #坐标赋值
  x,y,w,h = cv2.boundingRect(i)
  #roi位置判断
  if y>350 and y<450 and x<1200 and w>50 and h>10:
    # 画出轮廓
    cv2.drawContours(copy_img, i, -1, (0, 255, 0), 2)

获取roi后完整结果（如下图所示）

4.完整代码

import cv2
import numpy as np
#定义两个核	（kernel_Ero用于腐蚀，kernel_Dia用于膨胀）
kernel_Ero = np.ones((3,1),np.uint8)
kernel_Dia = np.ones((3,5),np.uint8)

img = cv2.imread("../images/bmx.png")
copy_img = img.copy()
#原图copy修改尺寸
copy_img = cv2.resize(copy_img,(1600,800))
#灰度值转换
imgGray = cv2.cvtColor(copy_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#高斯滤波去噪
imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray,(5,5),0)
#阈值处理
ret,thresh = cv2.threshold(imgBlur,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
#腐蚀
imgEro = cv2.erode(thresh,kernel_Ero,iterations=2)
#膨胀
imgDia = cv2.dilate(imgEro,kernel_Dia,iterations=4)

#轮廓检测
_,contouts,hie = cv2.findContours(imgDia,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contouts

for i in cnt:
  #坐标赋值
  x,y,w,h = cv2.boundingRect(i)
  #roi位置判断
  if y>350 and y<450 and x<1200 and w>50 and h>10:
    # 画出轮廓
    cv2.drawContours(copy_img, i, -1, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow("img",copy_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

总结

在业务需求中这种流程做出来的结果并不可行，只不过是把想要的东西框了出来，但是如果想要对交通场景判别机动车是否礼让行人行为的话则需要对坐标进行判断，可以通过从第一个斑马线的坐标到最后一个斑马线的坐标(横向)来画出一个大的矩形框(roi区域)，然后根据这个矩形框的坐标来对机动车(已有坐标)坐标来进行行为判断，从而达到需求。

最后！！！

第一次接触opencv！所以请各位视觉领域的大佬们勿喷我这个小菜鸡！（/狗头）

代码量非常少，无泛化能力，很low的一种做法。。。不过对于小白的我来说学习opencv还是很有帮助滴！干就完了！奥利给！

到此这篇关于基于python的opencv图像处理实现对斑马线的检测示例的文章就介绍到这了,更多相关opencv 斑马线检测内容请搜索我们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我们！

赞 (0)

相关推荐

  • python opencv实现图像边缘检测

    python opencv实现图像边缘检测

    本文利用python opencv进行图像的边缘检测,一般要经过如下几个步骤: 1.去噪 如cv2.GaussianBlur()等函数: 2.计算图像梯度 图像梯度表达的是各个像素点之间,像素值大小的变化幅度大小,变化较大,则可以认为是出于边缘位置,最多可简化为如下形式: 3.非极大值抑制 在获得梯度的方向和大小之后,应该对整幅图像做一个扫描,去除那些非边界上的点.对每一个像素进行检查,看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的.如下图所示: 4.滞后阈值 现在要确定那些边界才是真正的

  • python中使用OpenCV进行人脸检测的例子

    OpenCV的人脸检测功能在一般场合还是不错的.而ubuntu正好提供了python-opencv这个包,用它可以方便地实现人脸检测的代码. 写代码之前应该先安装python-opencv: 复制代码 代码如下: $ sudo apt-get install python-opencv 具体原理就不多说了,可以参考一下这篇文章.直接上源码. 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- # face_detect.py # Face De

  • OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析

    OpenCV-Python实现轮廓检测实例分析

    相比C++而言,Python适合做原型.本系列的文章介绍如何在Python中用OpenCV图形库,以及与C++调用相应OpenCV函数的不同之处.这篇文章介绍在Python中使用OpenCV检测并绘制轮廓. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文介绍在OpenCV-Python中检测并绘制轮廓的方法. 本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识.笔者推荐清华大学出版社的<图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版)>. 轮廓检测 轮廓检测也是图像处理中经常用到的.Ope

  • python结合opencv实现人脸检测与跟踪

    python结合opencv实现人脸检测与跟踪

    模式识别课上老师留了个实验,在VC++环境下利用OpenCV库编程实现人脸检测与跟踪. 然后就开始下载opencv和vs2012,再然后,配置了好几次还是配置不成功,这里不得不吐槽下微软,软件做这么大,这么难用真的好吗? 于是就尝试了一下使用python完成实验任务,大概过程就是这样子的: 首先,配置运行环境: 下载opencv和python的比较新的版本,推荐opencv2.4.X和python2.7.X. 直接去官网下载就ok了,python安装时一路next就行,下载的opencv.exe

  • python+opencv实现霍夫变换检测直线

    python+opencv实现霍夫变换检测直线

    本文实例为大家分享了python+opencv实现霍夫变换检测直线的具体代码,供大家参考,具体内容如下 python+opencv实现高斯平滑滤波 python+opencv实现阈值分割 功能: 创建一个滑动条来控制检测直线的长度阈值,即大于该阈值的检测出来,小于该阈值的忽略 注意:这里用的函数是HoughLinesP而不是HoughLines,因为HoughLinesP直接给出了直线的断点,在画出线段的时候可以偷懒 代码: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2

  • python+opencv轮廓检测代码解析

    首先大家可以对OpenCV有个初步的了解,可以参考:简单了解OpenCV 轮廓(Contours),指的是有相同颜色或者密度,连接所有连续点的一条曲线.检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用. 在轮廓检测之前,首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测.在OpenCV中,寻找的物体是白色的,而背景必须是黑色的,因此图片预处理时必须保证这一点. import cv2 #读入图片 img = cv2.imread("1.png") # 必须先转化成灰度图 gray = cv2

  • Python+OpenCV人脸检测原理及示例详解

    Python+OpenCV人脸检测原理及示例详解

    关于opencv OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) .它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中.高层 API .它不依赖于其它的外部库 -- 尽管也可以使用某些外部库. OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费 的.同时 OpenCV 提供了对硬件的访问,可以直接访问摄像头,并且 opencv 还提供了一个简单的 GUI(graph

  • OpenCV 轮廓检测的实现方法

    轮廓概述 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测. 查找轮廓的函数会修改原始图像.如果你在找到轮廓之后还想使用原始图像的话,你应该将原始图像存储到其他变量中. 在 OpenCV 中,查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体,要找的物体应该是白色而背景应该是黑色. 轮廓检测的作用: 1.可以检测图图像或者视频中物体的轮廓 2.计算

  • 基于python的opencv图像处理实现对斑马线的检测示例

    基于python的opencv图像处理实现对斑马线的检测示例

    基本思路 斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换.高斯滤波去噪.阈值处理.腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测,通过判断车辆和行人的位置,以及他们之间的距离信息,当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时,则会被判定车辆为未礼让行人. 结果示例 实验流程 先通过视频截取一张图片来进行测试,如果结果满意之后再嵌套到视频中,从而达到想要的效果. 1.预处理(灰度值转换.高斯滤波去噪.阈值处理.腐蚀和膨胀)> 根据自己的需求来修改一些值 #灰度值转换 imgGray = cv2.cvtColor

  • python计算机视觉OpenCV库实现实时摄像头人脸检测示例

    python计算机视觉OpenCV库实现实时摄像头人脸检测示例

    目录 设备准备: 实现过程 调用模型库文件 打开摄像头 人脸检测 设置退出机制 程序运行 全部代码 OpenCV 是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块.在Python中常使用OpenCV库实现图像处理. 本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现实时摄像头人脸检测: 设备准备: USB摄像头 接入PC电脑USB口,并调试正常打开视频.如果电脑内置了电脑摄像头,测试一下摄像头能否正常使用. 下载特征分类模型: XM

  • 基于Python和openCV实现图像的全景拼接详细步骤

    基于Python和openCV实现图像的全景拼接详细步骤

    基本介绍 图像的全景拼接,即"缝合"两张具有重叠区域的图来创建一张全景图.其中用到了计算机视觉和图像处理技术有:关键点检测.局部不变特征.关键点匹配.RANSAC(Random Sample Consensus,随机采样一致性)和透视变形. 具体步骤 (1)检测左右两张图像的SIFT关键特征点,并提取局部不变特征 : (2)使用knnMatch检测来自右图(左图)的SIFT特征,与左图(右图)进行匹配 : (3)计算视角变换矩阵H,用变换矩阵H对右图进行扭曲变换: (4)将左图(右图)

  • 基于python使用OpenCV进行物体轮廓排序

    基于python使用OpenCV进行物体轮廓排序

    目录 1 引言 2 栗子 2.1 读取图像 2.2 获取轮廓 2.3 轮廓排序 2.4 其他结果 3 总结 1 引言 在进行图像处理过程中,我们经常会遇到一些和物体轮廓相关的操作,比如求目标轮廓的周长面积等,我们直接使用Opencv的findContours函数可以很容易的得到每个目标的轮廓,但是可视化后, 这个次序是无序的,如下图左侧所示: 本节打算实现对物体轮廓进行排序,可以实现从上到下排序或者从左倒右排序,达到上图右侧的可视化结果. 2 栗子 2.1 读取图像 首先,我们来读取图像,并得到

  • 基于Python的OpenCV骨架化图像并显示(skeletonize)

    基于Python的OpenCV骨架化图像并显示(skeletonize)

    1. 效果图 自己画一张图,原图 VS 骨架效果图如下: opencv logo原图 VS 骨架化效果图如下: 2. 源码 # 图像骨架化~ import cv2 import imutils import numpy as np img = np.zeros((390, 390, 3), dtype="uint8") cv2.putText(img, "Beautiful Girl.....", (50, 190), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLE

  • Java OpenCV图像处理之SIFT角点检测详解

    Java OpenCV图像处理之SIFT角点检测详解

    目录 介绍 示例代码 效果图 补充 介绍 在某些情况下对图像进行缩放后,角点信息可能会丢失,这时候Harri便不能检测到所有的角点.SIFT(scale-invariant feature transform) 刚好克服了这个问题,对图像特征的检测,尽量不受图像尺寸变化的影响．SIFT并不直接检测关键点. 其中关键点的检测是由DOG(Difference of Gaussians)检测完成的(DOG是通过不同的高斯滤波器对同一张图像进行处理,来得到关键点的).SIFT仅通过特征向量来描述特征点周

  • 基于Python编写简易版的天天跑酷游戏的示例代码

    基于Python编写简易版的天天跑酷游戏的示例代码

    写出来的效果图就是这样了: 下面就更新一下全部的代码吧 还是老样子先定义 import pygame,sys import random 写一下游戏配置 width = 1200            #窗口宽度 height = 508            #窗口高度 size = width, height    score=None              #分数 myFont=myFont1=None     #字体 surObject=None          #障碍物图片   

  • 基于Python实现开心消消乐小游戏的示例代码

    基于Python实现开心消消乐小游戏的示例代码

    目录 前言 一.准备 1.1 图片素材 1.2 音频素材 二.代码 2.1 导入模块 2.2 游戏音乐设置 2.3 制作树类 2.4 制作鼠标点击效果 2.5 制作出现元素 2.6 数组 2.7 制作人物画板 三.效果展示(仅部分) 3.1 初始页面 3.2 第一关画面 3.3 失败画面 3.4 第十关画面 穿过云朵升一级是要花6个金币的,有的时候金币真的很重要 前言 嗨喽,大家好呀!这里是魔王~ 一天晚上,天空中掉下一颗神奇的豌豆种子,正好落在了梦之森林的村长屋附近. 种子落地后吸收了池塘的水

  • C++ opencv图像处理实现图像腐蚀和膨胀示例

    C++ opencv图像处理实现图像腐蚀和膨胀示例

    目录 1 概念 2 膨胀 3 腐蚀 1 概念 1.1 腐蚀跟膨胀是最基本的形态学运算 1.2 腐蚀跟膨胀是对图像的白色的部分(亮光部分)进行操作 1.3 腐蚀是对亮光部分进行腐蚀 拥有比原图更小的亮光部分 1.4 膨胀是对亮光部分进行膨胀 拥有比原图更大的亮光部分 这里有一个误区 假如说在图片上的一个字,很多人都会认为膨胀是将图片上的字进行膨胀放大实则不然 可以看到膨胀是将图片上的亮色区域进行放大,字就会变得更小,结构体够大的情况下,字就会看不见了** 可以看到腐蚀是将图片上的亮色区域进行放小,

  • 如何基于python生成list的所有的子集

    这篇文章主要介绍了如何基于python生成list的所有的子集,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 不使用递归且不引入标准库,单纯用两个for循环即可得出一个list的所有子集 L = [1, 2, 3, 4] List = [[]] for i in range(len(L)): # 定长 for j in range(len(List)): # 变长 sub_List = List[j] + [L[i]] if sub_List

随机推荐