使用opencv Python从后面估计汽车宽度

使用OpenCV Python从后面估计汽车宽度可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

import cv2
import numpy as np

加载图像并进行预处理：

image = cv2.imread('car_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

检测车辆轮廓：

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

过滤掉小轮廓并计算车辆宽度：

min_contour_area = 1000
car_widths = []

for contour in contours:
    if cv2.contourArea(contour) > min_contour_area:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        car_widths.append(w)

估计车辆宽度：

estimated_car_width = np.mean(car_widths)

在这个过程中，我们使用了OpenCV库来进行图像处理和轮廓检测。首先，我们加载图像并将其转换为灰度图像，然后应用高斯模糊和Canny边缘检测来提取车辆的边缘。接下来，我们使用findContours函数找到所有的轮廓，并通过设置最小轮廓面积来过滤掉小轮廓。然后，我们计算每个轮廓的边界框，并将其宽度存储在car_widths列表中。最后，通过计算car_widths列表的平均值来估计车辆的宽度。

这个方法可以用于估计从后面拍摄的汽车的宽度，例如用于交通监控、智能停车场等场景。

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