用OpenCV计算道路交通流量的一个直观教程
用OpenCV计算道路交通流量的一个直观教程
这篇文章将向你展示一个非常简单但功能强大的示例，说明如何使用你可以在设备上运行的算法来计算交通流量。
阅读本文之前，建议你阅读这篇关于道路交通分类的文章，它提到了我们在本项目中将要介绍的基础管道架构的一部分。
文章地址：http://www.atyun.com/7883_基于计算机视觉和opencv：创建一个能够计算道路交通.html
本项目需要的完整代码：
https://github.com/creotiv/object_detection_projects/tree/master/opencv_traffic_capacity_counting
这个算法包括4个步骤:
1.获得车架边缘 2.模糊车架边缘以得到更多填充区 3.二进制阈值将图像变得模糊 4.重叠阈值图像中你感兴趣的区域（重点区域），你可以在你的计算位置上进行掩膜，并在提供了最大车辆通行量的情况下计算黑像素/白像素。
下面你可以看到每一个步骤的图示:
class CapacityCounter(PipelineProcessor):
def __init__(self, area_mask, save_image=False, image_dir='./'):
super(CapacityCounter,self).__init__()
self.area_mask= area_mask
self.all = np.count_nonzero(area_mask)
self.image_dir= image_dir
self.save_image= save_image
def calculate_capacity(self, frame, frame_number):
base_frame= frame
# CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)
# this used for noise reduction at night time
frame= cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
clahe= cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
cl1= clahe.apply(frame)
# getting edges with Canny filter
edges= cv2.Canny(frame,50,70)
# invert them to get white background
edges= ~edges
# blur with additional use of bilateralFilter to remove color noise
blur= cv2.bilateralFilter(cv2.blur(edges,(21,21),100),9,200,200)
# threshold with ROI overlapping
_, threshold= cv2.threshold(blur,230,255,cv2.THRESH_BINARY)
t= cv2.bitwise_and(threshold,threshold,mask= self.area_mask)
# counting capacity area
free= np.count_nonzero(t)
capacity= 1 - float(free)/self.all
# creating plot for debugging and visualization
if self.save_image:
img= np.zeros(base_frame.shape, base_frame.dtype)
img[:, :]= EXIT_COLOR
mask= cv2.bitwise_and(img, img, mask=self.area_mask)
cv2.addWeighted(mask,1, base_frame,1,0, base_frame)
fig= plt.figure()
fig.suptitle("Capacity: {}%".format(capacity*100), fontsize=16)
plt.subplot(221),plt.imshow(base_frame),plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(222),plt.imshow(edges),plt.title('Cany edges')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(223),plt.imshow(blur),plt.title('Blur')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(224),plt.imshow(t),plt.title('Threshold with ROI mask')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
fig.savefig(self.image_dir+ ("/processed_%s.png" % frame_number), dpi=500)
return capacity
def __call__(self, context):
frame= context['frame'].copy()
frame_number= context['frame_number']
capacity= self.calculate_capacity(frame, frame_number)
self.log.debug("Capacity: {}%".format(capacity*100))
context['capacity']= capacity
return context边缘
使用CLAHE（限制对比度的自适应直方图均衡）来消除图像上的噪声，然后使用Canny边缘检测器从图像中获取边缘。最后把它转化成白色背景(只是为了方便视觉)。
更多信息：CLAHE：http://docs.opencv.org/3.1.0/d5/daf/tutorial_py_histogram_equalization.html
Canny边缘检测器：http://docs.opencv.org/trunk/da/d22/tutorial_py_canny.html
模糊
我们使用基本的模糊和双边滤波（Bilateral filter）算法来消除一些颜色的噪声，并提供更好的分割。
阈值
最后的滤波是一个二进制的阈值，只使用白色和黑色的像素作为我们对汽车/非汽车的分割。
计算
最后一个简单的步骤就是将黑像素的数量与白像素的数量进行区分，以获得最大车流量。
问题
由于一些相机的噪声和户外条件不同，精确度可能不会达到70-85%。但这并不是一个大问题，因为我们可以设置最小值/最大值的限制，或者根据光照条件使用额外的滤波，比如测试一些重点区域的边缘(例如一些白矩形)。而且这些数据主要用作额外的数据，所以只需要相对值。
为什么需要这些数据?
所有数据都是必需的，即使你现在不知道如何使用它们。在使用这些数据的情况下，我们可以解释为什么在某个时间点上最大车流量是有限的。
为什么不使用一个大的算法来完成所有的工作呢?
你必须记住的主要事情是，在数据科学项目中，它们不仅应该在领域中有效，而且对于业务来说也应该具有成本效益，包括速度、内存使用、可伸缩性、一小时运行时的成本和规模。
高效运行在任何条件下是没有算法的,例如,排序算法,被用于本地项目而不会被用于大数据项目因为它的速度十分缓慢,大数据算法不会用于本地项目的原因也同理(因为它们只有在大的数据量上更快)。
因此，你应该了解你的项目和业务限制，从而构建你的管道。