Python中使用Opencv开发停车位计数器功能

在这个项目中，我们将创建一个停车位计数器。我们会发现总共有多少辆车，以及有多少停车位是空的。关于本教程最好的一点是，我们将使用基本的图像处理技术来解决这个问题,没有使用机器学习、深度学习进行训练来识别。

1. 环境安装

1.1 安装并激活虚拟环境

python -m venv venv

cd venv\Scripts
.\activate.bat

1.2 python包安装

pip install opencv-python

2. 绘制停车位矩形框

2.1 导入停车场图片

import cv2
import pickle
img=cv2.imread('carParkImg.png')
cv2.imshow("image",img)

2.2 绘制矩形框 定位停车位

import cv2
import pickle
img=cv2.imread('carParkImg.png')
cv2.rectangle(img,(50,192),(157,240),(255,0,255),2)  #坐标位置可以多次尝试确定
cv2.imshow("image",img)
cv2.waitKey(0)

可以看出，每个停车位的估计宽、高为:

width=107  # 157-102
height = 48 # 240 - 192

2.3 鼠标添加、删除停车位

import cv2
import pickle
img=cv2.imread('carParkImg.png')
width,height = 107,48
posList = []   # 鼠标点击的坐标集合
def mouseClick(events,x,y,flags,params):
	if events == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
		posList.append((x,y))
while True:
	img = cv2.imread("carParkImg.png")
	cv2.imshow("images",img)
	for pos in posList:
		cv2.rectangle(img,pos,(pos[0]+width,pos[1]+height),(255,0,255),2)  #坐标位置可以多次尝试确定
	cv2.imshow("image",img)
	cv2.setMouseCallback("images",mouseClick)
	if cv2.waitKey(10) & 0xFF== ord('q'):
		break

通过鼠标点击在任何位置添加矩形框，但当矩形框位置出错时，无法进行删除。因此通过添加鼠标右键的事件，删除错误的矩形框。

def mouseClick(events,x,y,flags,params):
	if events == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
		posList.append((x,y))
	if events == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:
		for i,pos in enumerate(posList):
			x1,y1=pos
		if x1 < x < x1 +width and y1 < y <y1 +height:
			posList.pop(i)

通过pickle.dump()保持保存鼠标点击的位置信息。

with open('CarParkPos','wb') as f:
	pickle.dump(posList,f)

通过pickle.load()加载保存好的位置信息，即在原有的停车位添加或删除停车位，而不是每一帧画面重新绘制。

with open('CarParkPos','wb') as f:
	posList = pickle.load(f)

完整代码如下：

import cv2
import pickle
img=cv2.imread('carParkImg.png')
width,height = 107,48
try:
	with open('CarParkPos','rb') as f:
		posList = pickle.load(f)
except:
	posList = []
# posList = []   # 鼠标点击的坐标集合
def mouseClick(events,x,y,flags,params):
	if events == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
		posList.append((x,y))
	
	if events == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:
		for i,pos in enumerate(posList):
			x1,y1=pos
		if x1 < x < x1 +width and y1 < y <y1 +height:
			posList.pop(i)
	
	with open('CarParkPos','wb') as f:
		pickle.dump(posList,f)
while True:
	img = cv2.imread("carParkImg.png")
	for pos in posList:
		cv2.rectangle(img,pos,(pos[0]+width,pos[1]+height),(255,0,255),2)  #坐标位置可以多次尝试确定
	cv2.imshow("image",img)
	cv2.setMouseCallback("image",mouseClick)
	
	if cv2.waitKey(10) & 0xFF== ord('q'):
		break

3. 停车位视频分析

3. 1 停车监控视频

import cv2
import pickle
import cvzone
import numpy as np
# Video feed
cap = cv2.VideoCapture('carPark.mp4')
while True:
    success,img= cap.read()
    cv2.imshow("Image",img)
    if cv2.waitKey(10) & 0xFF== ord('q'):
        break

视频时间比较短，为了让视频循环播放，添加如下代码:

if cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES) == cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT):  
	cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,0)

• cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES ：视频播放当前帧
• cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT ：视频总帧数

即：当前视频播放到结尾时，重新播放

3. 2 截取停车位

截取停车位，回来对每个停车位进行图像处理，从而分析该停车位是否被占用

def checkParkingSpace():
    for pos in posList:
        x,y = pos
        imgCrop=img[y:y+height,x:x+width]
        cv2.imshow(str(x*y),imgCrop)

3. 3 图像处理

对图像二值化、高斯模糊处理

imgGray =cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgBlur =cv2.GaussianBlur(imgGray,(3,3),1)

利用自适应二值化对图像进行处理

imgThreshold=cv2.adaptiveThreshold(imgBlur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,25,16)

cv2.adaptiveThreshold 参数的选择可以通过TrackBar拖到滚动条，直到选择合适的数值。

可以看出停车位上有车辆时白色像素点比较多，停车位没有车辆时，白色像素点很少甚至没有，因此我们可以基于白色像素点数量来确定该车为是否被占用。同时可以看到当停车位为空时存在一些椒盐噪声，通过medianBlur来处理椒盐噪声

imgMedian = cv2.medianBlur(imgThreshold,5)

可以看出椒盐噪声少了一部分。
使用dilate(膨胀)增强白色像素值，便于更好区分每个停车位是否被占用

 kernel=np.ones((3,3),np.uint8);
 imgDilate=cv2.dilate(imgMedian,kernel,iterations=1)

可以看出白色的轮廓比之前加厚了

3. 4 判断停车位是否被占用

截取每个停车位，经过处理后的图像，统计白色像素的数量
修改checkParkingSpace函数，将处理好的图像传入函数

def checkParkingSpace(imgProc):
    for pos in posList:
        x,y = pos  
        imgCrop=imgProc[y:y+height,x:x+width]
        count=cv2.countNonZero(imgCrop)
        cvzone.putTextRect(img,str(count),(x,y+height-3,scale =1.5,thickness=2,offset=0)	

对比可以看出，占有车位的数值比较大1000-2000，空车位的200-500，数值的差距比较大。

画出所有停车位，对比找出合适的阈值，区分停车位为空还是被占用了。

可以看出停车位为空时，值为0-600，而停车位被占用，值为：960-2300，因此我们设定阈值为750。所以低于750此时停车位没有车，高于950则停车位有车。

加上文字描述

代码

import cv2
import pickle
import cvzone
import numpy as np
# Video feed
cap = cv2.VideoCapture('carPark.mp4')
with open('CarParkPos','rb') as f:
    posList = pickle.load(f)
width,height=107,48
def checkParkingSpace(imgProc):
    spaceCounter=0
    for pos in posList:
        x,y = pos  
        imgCrop=imgProc[y:y+height,x:x+width]
        count=cv2.countNonZero(imgCrop)
        
        if count < 950:
            color = (0,255,0)
            thickness = 5
            spaceCounter +=1
        else:
            color = (0,0,255)
            thickness = 2
        cv2.rectangle(img,pos,(pos[0]+width,pos[1]+height),color,thickness=thickness)
        cvzone.putTextRect(img,str(count),(x,y+height-5),scale =1.5,thickness=2,offset=0,colorR=color)
    cvzone.putTextRect(img,f'Free{spaceCounter}/{len(posList)}',(100,50),scale =3,thickness=5,offset=20,colorR=(0,200,0))
            
while True:
    if cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES) == cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT):  
        cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES,0)
    
    success,img= cap.read()  
    imgGray =cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    imgBlur =cv2.GaussianBlur(imgGray,(3,3),1)  
    imgThreshold=cv2.adaptiveThreshold(imgBlur,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY_INV,25,16)
    imgMedian = cv2.medianBlur(imgThreshold,5)
    kernel=np.ones((3,3),np.uint8);
    imgDilate=cv2.dilate(imgMedian,kernel,iterations=1)
    checkParkingSpace(imgDilate)
    # for pos in posList:
    #     cv2.rectangle(img,pos,(pos[0]+width,pos[1]+height),(255,0,255),2)
    cv2.imshow("Image",img)
    # cv2.imshow("imgBlur",imgBlur)
    # cv2.imshow("imgThreshold",imgThreshold)
    # cv2.imshow("imgMedian",imgMedian)
    # cv2.imshow("imgDilate",imgDilate)
    if cv2.waitKey(10) & 0xFF== ord('q'):
        break

最终效果如下：

源码链接：https://github.com/yuanxinshui/Opencv-project/tree/main/39%20Parking%20Space%20Counter

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