Python 车辆识别教程：使用 OpenCV 进行检测

车辆识别是指通过计算机视觉技术，对图像或视频中的车辆进行自动识别、检测、跟踪、分类等操作，可以广泛应用于智能交通、安防监控、智能物流等领域。下面是一个用 Python 实现车辆识别的示例。

安装必要的库和工具

首先需要安装 OpenCV、NumPy 等库，以及 Jupyter Notebook 等工具。可以使用以下命令进行安装：

pip install opencv-python
pip install numpy
pip install jupyter

加载图像并进行预处理

首先需要加载一张车辆图像，并进行预处理操作，如调整大小、转换为灰度图、进行高斯滤波等操作。以下是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('car.jpg')

# 调整图像大小
img = cv2.resize(img, (640, 480))

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行高斯滤波
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

进行车辆检测

接下来需要进行车辆检测操作，可以使用 Haar 特征分类器、HOG 特征分类器、深度学习等方法。以下是一个使用 Haar 特征分类器进行车辆检测的示例代码：

# 加载 Haar 特征分类器
car_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_car.xml')

# 进行车辆检测
cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

# 绘制检测结果
for (x, y, w, h) in cars:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

显示检测结果

最后需要将检测结果显示出来，可以使用 OpenCV 中的 imshow 函数进行显示。以下是一个示例代码：

# 显示检测结果
cv2.imshow('Car Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('car.jpg')

# 调整图像大小
img = cv2.resize(img, (640, 480))

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行高斯滤波
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 加载 Haar 特征分类器
car_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_car.xml')

# 进行车辆检测
cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

# 绘制检测结果
for (x, y, w, h) in cars:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

# 显示检测结果
cv2.imshow('Car Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

参考资料：

https://docs.opencv.org/master/d9/df8/tutorial_root.html
https://docs.opencv.org/master/d1/de5/classcv_1_1CascadeClassifier.html
https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/