1.轮廓检测、计数 2.red、green和light_out三种状态 3.提取颜色空间,红和绿 4.膨胀和腐蚀,去除噪点 5.判断3种状态 *///主函数intmain(){int redCount=0;int greenCount=0;Mat frame;Mat img;Mat imgYCrCb;Mat imgGreen;Mat imgRed;// 亮度参数double a=0.3;double b=(1-a)*125;VideoCapturecapture(...
分别对红灯和绿灯进行轮廓特征提取,提高辨识度 int processImgR(Mat src) { Mat tmp; vector<vector<Point>> contours; vector<Vec4i> hierarchy; vector<Point> hull; CvPoint2D32f tempNode; CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); CvSeq* pointSeq = cvCreateSeq(CV_32FC2, sizeof(CvSeq), size...
2.截取roi区域 截取roi的区域,也就是说,为了避免多余的干扰因素我们要把红绿灯的位置给截取出来(如下图所示) 在这里插入图片描述 截取后的roi(如下图所示) 在这里插入图片描述 3.转换hsv颜色空间 HSV颜色分量范围(详细参考原文链接)一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的,然后对于基本色中对应的HSV...
红绿灯识别算法主要利用了交通灯的色彩特征及形状特征。 2.工作原理 区域提取 由于红绿灯的形状大多为圆形,采用基于形状特征的检测方法,从复杂的场景中,找出图片中的圆形,再对图像进行滤波处理,只留下感兴趣区域。 颜色识别 将RGB色彩转换成HSV模型,通过红绿黄3 种颜色的HSV阈值不同,提取分割后的红绿灯图像中HSV三...
opencvsharp抽取图像中的红色 opencv识别红色,视频截取下来的红绿灯图像流程图 代码部分:importcv2ascvimportnumpyasnp capture=cv.VideoCapture("*/红绿灯.mp4") #读取视频ret,frame=capture.read()whileret: #是否读取到了帧,读取到了
前几天有同学问我关于物体识别的问题,问我是否能写一篇相关的教程,其实最近有在做这方面的事情,我做的是一个检测指定物体,画出框框出制定物体,并进行测距,具体的应用场景是检测红绿灯,自动通过路口,其中就用到了物体识别,当然还涉及到单目测距之类的知识,这些暂且不表,下次再说。
智能城市的核心组成部分之一是自动交通管理。这不禁让我思考——我能用我的数据科学知识来建立一个车辆检测模型，在智能交通管理中发挥作用吗？想想看，如果你能在红绿灯摄像头中集成车辆检测系统，你可以轻松地同时跟踪许多有用的东西：白天交通路口有多少辆车？什么时候交通堵塞？什么样的车辆（重型车辆、汽车等）正在...
智能城市的核心组成部分之一是自动交通管理。这不禁让我思考——我能用我的数据科学知识来建立一个车辆检测模型,在智能交通管理中发挥作用吗? 想想看,如果你能在红绿灯摄像头中集成车辆检测系统,你可以轻松地同时跟踪许多有用的东西: 白天交通路口有多少辆车?
基于OpenCV的红绿灯识别 基于OpenCV的红绿灯识别系统,能通过图像识别裁剪出图片中的红绿灯状态。 上传者:ma2413419时间:2018-11-01 基于opencv的交通标志识别 基于opencv的交通标志识别,主要运用轮廓识别和模板匹配。适用于简单自然条件下的识别 上传者:u013842516时间:2016-10-20 ...
首先,由于是对整幅图像进行检测,必然导致处理的运算量大,系统开销大,在视频检测这种实时性要求极高的系统中使用必然造成严重的延时;其次,由于场景中包含如路边花坛、树木、红绿灯杆等大量的干扰比较严重的前景物体,容易成为干扰因素,引起检测时误差的增大;第三,整幅图像检测容易造成物体分割不明显,对静止的物体检测...