【发布时间】：2014-02-09 12:32:23
【问题描述】：
我正在开发 Opencv 项目，我正在使用 C++。我一直在计算移动物体的距离和速度。
问题：
I have detected moving cars in video using Haar classifier in Opencv.
But didn't find any way to calculate moving objects
distance from camera as well as moving objects speed.
I want to achieve this using only 1 Camera. I am not using Stereo vision.
这是我的代码：
#include <stdio.h>
#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>
CvHaarClassifierCascade *cascade;
CvMemStorage *storage;
void detect(IplImage *img);
int main(int argc, char** argv)
{
CvCapture *capture;
IplImage *frame;
int input_resize_percent = 100;
if(argc < 3)
{
std::cout << "Usage " << argv[0] << " cascade.xml video.avi" << std::endl;
return 0;
}
if(argc == 4)
{
input_resize_percent = atoi(argv[3]);
std::cout << "Resizing to: " << input_resize_percent << "%" << std::endl;
}
cascade = (CvHaarClassifierCascade*) cvLoad(argv[1], 0, 0, 0);
storage = cvCreateMemStorage(0);
capture = cvCaptureFromAVI(argv[2]);
assert(cascade && storage && capture);
cvNamedWindow("video", 1);
IplImage* frame1 = cvQueryFrame(capture);
frame = cvCreateImage(cvSize((int)((frame1->width*input_resize_percent)/100) , (int)((frame1->height*input_resize_percent)/100)), frame1->depth, frame1->nChannels);
const int KEY_SPACE = 32;
const int KEY_ESC = 27;
int key = 0;
do
{
frame1 = cvQueryFrame(capture);
if(!frame1)
break;
cvResize(frame1, frame);
detect(frame);
key = cvWaitKey(10);
if(key == KEY_SPACE)
key = cvWaitKey(0);
if(key == KEY_ESC)
break;
}while(1);
cvDestroyAllWindows();
cvReleaseImage(&frame);
cvReleaseCapture(&capture);
cvReleaseHaarClassifierCascade(&cascade);
cvReleaseMemStorage(&storage);
return 0;
}
void detect(IplImage *img)
{
CvSize img_size = cvGetSize(img);
CvSeq *object = cvHaarDetectObjects(
img,
cascade,
storage,
1.1, //1.1,//1.5, //-------------------SCALE FACTOR
1, //2 //------------------MIN NEIGHBOURS
0, //CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING
cvSize(0,0),//cvSize( 30,30), // ------MINSIZE
img_size //cvSize(70,70)//cvSize(640,480) //---------MAXSIZE
);
std::cout << "Total: " << object->total << " cars" << std::endl;
for(int i = 0 ; i < ( object ? object->total : 0 ) ; i++)
{
CvRect *r = (CvRect*)cvGetSeqElem(object, i);
cvRectangle(img,
cvPoint(r->x, r->y),
cvPoint(r->x + r->width, r->y + r->height),
CV_RGB(255, 0, 0), 2, 8, 0);
}
cvShowImage("video", img);
}
如果您有任何示例，请提供更好的理解。非常感谢。
谢谢
【问题讨论】：
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@RonakBhatt 我已经使用 haar 分类器检测到移动的汽车。我的问题有什么问题。如果它看起来不对，您必须编辑不要投反对票。
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把你的代码放在这里...这样我们就可以知道你是在什么时候遇到问题的...
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@RonakBhatt 我已经在那里发布了我的代码。
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首先，您是否尝试过调试该代码？如果没有，请调试它并在您遇到错误的地方找到它？？
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如果你检测到了汽车，你已经有了包含它们的矩形。从这些矩形的中心，你有你的像素级 dx 和 dv=dx/dt。如果你想要一个真实世界的距离而不是像素，你需要使用 opencv 校准 API 校准你的相机。
标签： c++ opencv cvblobslib haar-classifier