python车辆测速视频车速检测

start_time = time.time()rc, image = video.read()if type(image) == type(None):breakimage = cv2.resize(image, (WIDTH, HEIGHT))resultImage = image.copy()frameCounter = frameCounter + 1carIDtoDelete = []for carID in carTracker.keys():trackingQuality = carTracker[carID].update(image)if trackingQuality < 7:carIDtoDelete.append(carID)for carID in carIDtoDelete:print ('Removing carID ' + str(carID) + ' from list of trackers.')print ('Removing carID ' + str(carID) + ' previous location.')print ('Removing carID ' + str(carID) + ' current location.')carTracker.pop(carID, None)carLocation1.pop(carID, None)carLocation2.pop(carID, None)if not (frameCounter % 10):gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cars = carCascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 13, 18, (24, 24))for (_x, _y, _w, _h) in cars:x = int(_x)y = int(_y)w = int(_w)h = int(_h)x_bar = x + 0.5 * wy_bar = y + 0.5 * hmatchCarID = Nonefor carID in carTracker.keys():trackedPosition = carTracker[carID].get_position()t_x = int(trackedPosition.left())t_y = int(trackedPosition.top())t_w = int(trackedPosition.width())t_h = int(trackedPosition.height())t_x_bar = t_x + 0.5 * t_wt_y_bar = t_y + 0.5 * t_hif ((t_x <= x_bar <= (t_x + t_w)) and (t_y <= y_bar <= (t_y + t_h)) and (x <= t_x_bar <= (x + w)) and (y <= t_y_bar <= (y + h))):matchCarID = carIDif matchCarID is None:print ('Creating new tracker ' + str(currentCarID))tracker = dlib.correlation_tracker()tracker.start_track(image, dlib.rectangle(x, y, x + w, y + h))carTracker[currentCarID] = trackercarLocation1[currentCarID] = [x, y, w, h]currentCarID = currentCarID + 1#cv2.line(resultImage,(0,480),(1280,480),(255,0,0),5)

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