使用 bbox 计数汽车答案

【问题标题】：Count cars using bboxes使用 bbox 计数汽车
【发布时间】：2021-12-02 00:13:31
【问题描述】：

我已经训练了一个 s2anet 检测器来检测无人机视频中的汽车。检测器的视觉输出如下图所示：

我想计算有多少汽车穿过某条线，例如从 A 点 (766,642) 到 B 点 (766,676) 的线。有没有办法使用创建的边界框来计算它们，还是我必须使用背景减法方法来尝试重新检测它们？另外作为输出，我有一个 CSV 文件，其中包含每个边界框的坐标。也许我可以用它来数汽车。有什么想法吗？

【问题讨论】：

首先，通过关联跟踪：将每个框分配到与前一帧最接近的轨道（在合理的距离内，假设汽车的速度不超过速度限制或其他东西）。当汽车离开时结束轨道，当汽车进入时创建轨道——然后，建立两条线而不是一条，用于滞后。 -- 然后，确定轨道是否从第一行的前面发展到第二行的后面。如果一条轨道位于两条线之间，则状态不会发生变化——追踪 (1) 需要一个内部和外部区域来实现相同的滞后

标签： python opencv image-processing count object-detection

【解决方案1】：

如果您只需要知道线和 bbox 何时相交，您可以使用 cv2.intersectConvexConvex：

import cv2
import numpy as np

line = np.array([(100, 100), (200, 100)], dtype=np.int32)
bboxes = np.array([[(350, 80), (370, 80), (370, 120), (350, 120)], [(150, 80), (170, 80), (170, 120), (150, 120)]], dtype=np.int32)
for i in range(len(bboxes)):
    intersect_area, intersect_contour = cv2.intersectConvexConvex(line, bboxes[i])
    if intersect_contour is not None:
        print(F"line intersection with bbox {i} detected")

【讨论】：

我使用了 shapely.geometry 中的 Point,Polygon 并使用 .within() 计算了一个点与多边形相交的次数。然后我打印了所有的真假，但还有很长的路要走，因为我的结果高于汽车的实际数量。