视频中的车流量统计_3.13

目标

• 了解视频中处理车流量统计的方法

前面已经完成了视频中车辆的检测功能，下面我们对车辆进行跟踪，并将跟踪结果绘制在视频中。

主要分为以下步骤：

• 对目标进行追踪
• 绘制车辆计数结果
• 将检测结果绘制在视频中并进行保存

1.对目标进行追踪

 
    # yolo中检测结果为0时，传入跟踪器中会出现错误，在这里判断下，未检测到目标时不进行目标追踪
    if np.size(dets) == 0:
        continue
    else:
        tracks = tracker.update(dets)  # 将检测结果传入跟踪器中，返回当前画面中跟踪成功的目标，包含五个信息：目标框的左上角和右下角横纵坐标，目标的置信度
 
    # 对跟踪器返回的结果进行处理
    boxes = []  # 存放tracks中的前四个值：目标框的左上角横纵坐标和右下角的横纵坐标
    indexIDs = []  # 存放tracks中的最后一个值：置信度，用来作为memory中跟踪框的Key
    previous = memory.copy()  # 用于存放上一帧的跟踪结果，用于碰撞检测
    memory = {} # 存放当前帧目标的跟踪结果，用于碰撞检测
    # 遍历跟踪结果，对参数进行更新
    for track in tracks:
        boxes.append([track[0], track[1], track[2], track[3]])  # 更新目标框坐标信息
        indexIDs.append(int(track[4]))  # 更新置信度信息
        memory[indexIDs[-1]] = boxes[-1]  # 将跟踪框以key为：置信度，value为：跟踪框坐标形式存入memory中

1. 绘制车辆计数的相关信息

 cv2.line(frame, line[0], line[1], (0, 255, 0), 3)  # 根据设置的基准线将其绘制在画面上
    cv2.putText(frame, str(counter), (30, 80), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 3.0, (255, 0, 0), 3)  # 绘制车辆的总计数
    cv2.putText(frame, str(counter_up), (130, 80), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 3.0, (0, 255, 0), 3)  # 绘制车辆正向行驶的计数
    cv2.putText(frame, str(counter_down), (230, 80), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 3.0, (0, 0, 255), 3)  # 绘制车辆逆向行驶的计数

将结果保存在视频中

# 未设置视频的编解码信息时，执行以下代码
    if writer is None:
        # 设置编码格式
        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
        # 视频信息设置
        writer = cv2.VideoWriter("./output/output.mp4",
                                 fourcc,
                                 30,
                                 (frame.shape[1], frame.shape[0]),
                                 True)
    # 将处理后的帧写入到视频中
    writer.write(frame)
    # 显示当前帧的结果
    cv2.imshow("", frame)
    # 按下q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break