# 车位统计

**Repository Path**: weiloser/parking-space-statistics

## Basic Information

- **Project Name**: 车位统计
- **Description**: 车位统计
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-04
- **Last Updated**: 2025-11-09

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

![Screenshot (21)](https://user-images.githubusercontent.com/72982362/151308007-280a9f62-35a8-4fe8-a750-362294655d26.png)
1. 功能概述
目的：通过图像识别技术，检测停车位中是否有车辆，并标记出空闲和占用的车位。
方式：手动标注停车位的区域（如矩形框、多边形等），然后通过图像处理技术判断该区域是否被车辆占据。
2. 核心模块分解
2.1 手动标注停车位
操作方式：用户通过图形界面（如截图中所示）手动划定停车位的边界。
数据形式：通常以坐标点（如矩形的左上角和右下角坐标）或多边形点集合的形式存储。
作用：为后续的检测算法提供固定的检测区域。
2.2 车辆检测
技术手段：
图像分割：使用计算机视觉技术（如OpenCV）对停车位区域进行图像分割。
物体检测：使用预训练的模型（如YOLO、SSD等）检测是否存在车辆。
颜色/纹理分析：在没有模型的情况下，也可以通过颜色或纹理特征判断是否存在车辆。
输出：
检测到车辆 → 车位被占用。
未检测到车辆 → 车位为空。
3. 逻辑流程
标注区域：
用户在图像上手动划定停车位区域。
保存这些区域的坐标信息（例如：[(x1, y1), (x2, y2)]）。
图像预处理：
将图像裁剪为标注的区域。
对图像进行灰度化、二值化或滤波等操作，以提高检测准确性。
检测车辆：
在标注的区域内使用检测算法（如YOLO、Haar级联分类器等）判断是否存在车辆。
结果可视化：
在图像上绘制检测结果（如用不同颜色的框或标签表示占用和空闲）。
输出检测到的车位状态（例如：空闲、占用）。
4. 可能的代码结构（示例）
假设代码使用 Python + OpenCV：

import cv2

# 1. 加载图像
image = cv2.imread('parking_lot.jpg')

# 2. 手动标注的停车位区域（以矩形为例）
parking_spaces = [
    [(100, 200), (300, 400)],  # 坐标1
    [(500, 150), (700, 350)],  # 坐标2
]

# 3. 车辆检测函数
def detect_vehicle(image, roi):
    # 提取ROI区域
    x1, y1 = roi[0]
    x2, y2 = roi[1]
    roi_image = image[y1:y2, x1:x2]
    
    # 使用YOLO或其他模型进行检测
    # 这里简化为判断是否存在“车辆”特征
    # （实际中会使用深度学习模型）
    # 这里模拟检测结果
    is_occupied = False  # 检测是否占用
    return is_occupied

# 4. 遍历每个停车位
for space in parking_spaces:
    is_occupied = detect_vehicle(image, space)
    if is_occupied:
        color = (0, 0, 255)  # 红色表示占用
    else:
        color = (0, 255, 0)  # 绿色表示空闲
    cv2.rectangle(image, space[0], space[1], color, 2)

# 5. 显示结果
cv2.imshow('Parking Spaces', image)
cv2.waitKey(0)
5. 潜在问题与建议
标注的精度问题：手动标注可能不准确，建议加入校验机制或允许用户调整。
检测算法的鲁棒性：光照、阴影、遮挡等因素可能影响检测结果，建议使用更稳定的模型。
性能优化：如果车位数量较多，可以考虑使用多线程或异步处理。
6. 总结
"ParkingSpacesTracking" 是一个典型的图像处理与目标检测的结合应用。它通过手动标注停车位区域，并结合图像识别技术判断车位是否被占用，能够有效辅助智能停车管理系统，提升车位利用率和管理效率。

如果你需要我进一步解释代码细节或提供改进建议，请随时告诉我！