python车辆检测模型_SimpleCV车辆检测示例

所以。。。使用SimpleCV学习《实用计算机视觉》，第5章-与在线教程中的相同示例here。得到了一个非常不同的值的平均颜色的黄色汽车，所以我回到了示例代码，插入了一些注释，添加了一些东西来显示(然后干净地结束)每个阶段的图像。在from SimpleCV import Image

import time

# Load images.

car_in_lot = Image("parking-car.png")

car_not_in_lot = Image("parking-no-car.png")

# Crop image to region-of-interest.

car = car_in_lot.crop(470,200,200,200)

car.show()

time.sleep(5)

car.show().quit()

# Create greyscale image showing how far from yellow various colors are.

yellow_car = car.colorDistance(Color.YELLOW)

yellow_car.show()

time.sleep(5)

yellow_car.show().quit()

# Subtract greyscale image from cropped image to show just the yellow portions.

only_car = car - yellow_car

only_car.show()

time.sleep(5)

only_car.show().quit()

print only_car.meanColor()

它返回(0.6376000000000001, 2.096775, 5.170425)的结果，而不是书和教程中给出的(25.604575, 18.880775, 4.4940750000000005)。在

第一张有车的停车场看起来不错。。。但是在灰度图像中，事情看起来确实很奇怪。我得到的图像被旋转了90度，看起来不像示例中的图像。这是Dropbox上的link。在

从那里。。。色差太远了什么it should be。。。平均颜色值不正确。在

对于为什么colorDistance()步骤返回一个时髦的旋转灰度图像，有什么想法或建议吗？在