自动停车位检测-如何使用OpenCV和Python初始化停车地图/停车位
我正在做一个智能停车项目，我偶然发现了一个YouTube视频，其中包含了我们真正需要的东西。我们已经实现了上半部分，即视频源的实时透视变换，下一步是将其定义为一组矩形 我基本上需要知道他是如何做到这一点的：停车场地图被定义为一组矩形。感谢您的帮助自动停车位检测-如何使用OpenCV和Python初始化停车地图/停车位,python,opencv,image-processing,opencv3.0,opencv3.1,Python,Opencv,Image Processing,Opencv3.0,Opencv3.1,我正在做一个智能停车项目，我偶然发现了一个YouTube视频，其中包含了我们真正需要的东西。我们已经实现了上半部分，即视频源的实时透视变换，下一步是将其定义为一组矩形 我基本上需要知道他是如何做到这一点的：停车场地图被定义为一组矩形。感谢您的帮助 从视频链接到原始视频的链接并不清楚使用了哪种算法，但是如果您想自己开发，可以按照以下步骤进行。为了简化整个过程，我们假设相机是固定的，即它不能旋转或缩放 定义背景图像-拍摄停车位的快照作为背景图像，而无需停车场中的任何车辆和清晰可见的标记线。 将停车场
从视频链接到原始视频的链接并不清楚使用了哪种算法，但是如果您想自己开发，可以按照以下步骤进行。为了简化整个过程，我们假设相机是固定的，即它不能旋转或缩放 定义背景图像-拍摄停车位的快照作为背景图像，而无需停车场中的任何车辆和清晰可见的标记线。 将停车场地图初始化为矩形-手动操作，因为我们假设摄像机是固定的，或者通过颜色或线条检测或任何其他图像处理技术检测白色标记线来自动操作。 持续检查驻车状态-对于相机馈送的每个帧，检查驻车空间标记的矩形位置是否被方法或任何其他方法占用。 更新状态-相应地更新停车状态，如视频右侧窗口所示。
这个问题有点不清楚，你能重新表述一下吗？首先看看它对你是否有意义。在这里尽量精确，只描述你面临的问题，而不是整个算法。我编辑了它