【车辆计数】基于光流法实现车辆检测计数matlab 源码.md

本次任务同学们可以结合自己的学习实际情况，结合相应的微处理器（单片机、FPGA、ARM）设计实现相关功能的电路。同时要进行相应电路的仿真，程序的编译与调试，并做好相应的实验电路参数计算、实验现象的记录与分析等。

基于MATLAB的车辆跟踪，输入视频，分帧，识别车速，数量，密度，车道等，带界面。

行业分类-物理装置-一种基于点云数据的车辆计数方法、装置及电子设备.zip

主要介绍了使用OpenCV实现道路车辆计数的使用方法，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，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

今天，我们将一起探讨如何基于计算机视觉实现道路交通计数。 在本教程中，我们将仅使用Python和OpenCV，并借助背景减除算法非常简单地进行运动检测。 我们将从以下四个方面进行介绍： 1. 用于物体检测的背景减法算法主要思想。 2. OpenCV图像过滤器。 3. 利用轮廓检测物体。 4. 建立进一步数据处理的结构。 背景扣除算法 有许多不同的背景扣除算法，但是它们的主要思想都很简单。 假设有一个房间的视频，在某些帧上没有人和宠物，那么此时的视频基本为静态的，我们将其称为背景（background_layer）。因此要获取在视频上移动的对象，我们只需要：用当前帧减去背景即可。 由于光照

对交通视频中的车辆计数方法进行了研究。首先采用背景更新的背景差分法获得无运动目标的背景，并采用帧差法检测 是否存在运动目标，以此作为背景更新的依据。然后当前帧与背景图像做差值，并进行二值化提取运动目标。对于光线较暗车辆目标提 取不完整和由于光照产生伪目标的情况，采用一种基于虚拟的横向检测线和纵向检测线相结合的检测方法计数。实验表明，本方法可 较准确的实现车辆计数，并有较好的实时性。

通过读取摄像头，获得图片进行图像处理，动态物体检测，通过经过的基准线的变化的像素数。检测通过路口的汽车数量。本人已经添加车辆计数功能。并亲测功能。OPENCV和C++的应用。需要自行调整摄像头。根据路口的位置自行设置基准线。内含 读取内置视频和读取外界摄像头程序。默认是读取摄像头 修改参数就可以调整为读取内存

此项目代码通过检测夜间车尾灯从而完成车辆的检测和计数，仅仅适用于夜间情况。使用开源opencv库，c/c++编程实现。

基于视频的车辆计数系统，使用Python / OpenCV构建