├── Data └── Camera3 │ ├── image_00001.jpg │ ├── image_00002.jpg │ ├── image_00003.jpg │ ├── image_00004.jpg │ ├── image_00005.jpg │ ├── image_00006.jpg │ ├── image_00007.jpg │ ├── image_00008.jpg │ ├── image_00009.jpg │ ├── image_00010.jpg │ ├── image_00011.jpg │ ├── image_00012.jpg │ ├── image_00013.jpg │ ├── image_00014.jpg │ ├── image_00015.jpg │ ├── image_00016.jpg │ ├── image_00017.jpg │ ├── image_00018.jpg │ ├── image_00019.jpg │ ├── image_00020.jpg │ ├── image_00021.jpg │ ├── image_00022.jpg │ ├── image_00023.jpg │ ├── image_00024.jpg │ ├── image_00025.jpg │ ├── image_00026.jpg │ ├── image_00027.jpg │ ├── image_00028.jpg │ ├── image_00029.jpg │ └── image_00030.jpg ├── README.md ├── cars3.xml └── detect_cars_in_image_seq.py /Data/Camera3/image_00001.jpg: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/log0/macau_traffic_data/2da83ca8e92040c7404ad0fca45ea727b3751d9b/Data/Camera3/image_00001.jpg 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time traffic data feed for Macau from the DSAT traffic cameras. 7 | -------------------------------------------------------------------------------- /cars3.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 20 20 7 | 8 | <_> 9 | 10 | 11 | <_> 12 | 13 | <_> 14 | 15 | 16 | 17 | <_> 18 | 6 12 8 8 -1. 19 | <_> 20 | 6 16 8 4 2. 21 | 0 22 | 0.0452074706554413 23 | -0.7191650867462158 24 | 0.7359663248062134 25 | <_> 26 | 27 | <_> 28 | 29 | 30 | 31 | <_> 32 | 1 12 18 1 -1. 33 | <_> 34 | 7 12 6 1 3. 35 | 0 36 | -0.0161712504923344 37 | 0.5866637229919434 38 | -0.5909150242805481 39 | <_> 40 | 41 | <_> 42 | 43 | 44 | 45 | <_> 46 | 7 18 5 2 -1. 47 | <_> 48 | 7 19 5 1 2. 49 | 0 50 | 0.0119725503027439 51 | -0.3645753860473633 52 | 0.8175076246261597 53 | <_> 54 | 55 | <_> 56 | 57 | 58 | 59 | <_> 60 | 5 12 11 4 -1. 61 | <_> 62 | 5 14 11 2 2. 63 | 0 64 | 0.0554178208112717 65 | -0.5766019225120544 66 | 0.8059020042419434 67 | 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| 0.0224155597388744 3349 | -0.1776317954063416 3350 | 0.3403505980968475 3351 | <_> 3352 | 3353 | <_> 3354 | 3355 | 3356 | 3357 | <_> 3358 | 9 0 2 8 -1. 3359 | <_> 3360 | 9 4 2 4 2. 3361 | 0 3362 | -0.0255698896944523 3363 | 0.5480523109436035 3364 | -0.1752621978521347 3365 | <_> 3366 | 3367 | <_> 3368 | 3369 | 3370 | 3371 | <_> 3372 | 8 10 2 8 -1. 3373 | <_> 3374 | 8 14 2 4 2. 3375 | 0 3376 | 0.0174023006111383 3377 | -0.3940981030464172 3378 | 0.1953804939985275 3379 | <_> 3380 | 3381 | <_> 3382 | 3383 | 3384 | 3385 | <_> 3386 | 12 12 8 3 -1. 3387 | <_> 3388 | 12 12 4 3 2. 3389 | 0 3390 | -6.6808518022298813e-03 3391 | 0.1267247051000595 3392 | -0.3698250055313110 3393 | <_> 3394 | 3395 | <_> 3396 | 3397 | 3398 | 3399 | <_> 3400 | 1 3 18 3 -1. 3401 | <_> 3402 | 7 3 6 3 3. 3403 | 0 3404 | -0.0474075004458427 3405 | -0.6734154224395752 3406 | 0.0941268503665924 3407 | <_> 3408 | 3409 | <_> 3410 | 3411 | 3412 | 3413 | <_> 3414 | 10 13 4 4 -1. 3415 | <_> 3416 | 12 13 2 2 2. 3417 | <_> 3418 | 10 15 2 2 2. 3419 | 0 3420 | -7.0174131542444229e-03 3421 | -0.4878580868244171 3422 | -4.7722761519253254e-03 3423 | <_> 3424 | 3425 | <_> 3426 | 3427 | 3428 | 3429 | <_> 3430 | 4 17 1 3 -1. 3431 | <_> 3432 | 4 18 1 1 3. 3433 | 0 3434 | -5.6818639859557152e-04 3435 | 0.3031811118125916 3436 | -0.1906266957521439 3437 | <_> 3438 | 3439 | <_> 3440 | 3441 | 3442 | 3443 | <_> 3444 | 12 12 8 3 -1. 3445 | <_> 3446 | 12 12 4 3 2. 3447 | 0 3448 | -0.0346436500549316 3449 | 0.1061747968196869 3450 | -0.1113270968198776 3451 | <_> 3452 | 3453 | <_> 3454 | 3455 | 3456 | 3457 | <_> 3458 | 5 13 8 4 -1. 3459 | <_> 3460 | 5 13 4 2 2. 3461 | <_> 3462 | 9 15 4 2 2. 3463 | 0 3464 | 0.0128513900563121 3465 | 0.1139544025063515 3466 | -0.6669226884841919 3467 | <_> 3468 | 3469 | <_> 3470 | 3471 | 3472 | 3473 | <_> 3474 | 0 0 20 18 -1. 3475 | <_> 3476 | 0 9 20 9 2. 3477 | 0 3478 | 0.2961465120315552 3479 | -0.1820058971643448 3480 | 0.3209075033664703 3481 | <_> 3482 | 3483 | <_> 3484 | 3485 | 3486 | 3487 | <_> 3488 | 5 17 1 2 -1. 3489 | <_> 3490 | 5 18 1 1 2. 3491 | 0 3492 | -1.3540580403059721e-03 3493 | -0.7073159813880920 3494 | 0.0918638333678246 3495 | <_> 3496 | 3497 | <_> 3498 | 3499 | 3500 | 3501 | <_> 3502 | 17 18 3 2 -1. 3503 | <_> 3504 | 17 19 3 1 2. 3505 | 0 3506 | -7.0616841549053788e-04 3507 | 0.1960162967443466 3508 | -0.1338178962469101 3509 | <_> 3510 | 3511 | <_> 3512 | 3513 | 3514 | 3515 | <_> 3516 | 4 8 7 3 -1. 3517 | <_> 3518 | 4 9 7 1 3. 3519 | 0 3520 | -5.4999729618430138e-03 3521 | 0.3074981868267059 3522 | -0.1724286973476410 3523 | <_> 3524 | 3525 | <_> 3526 | 3527 | 3528 | 3529 | <_> 3530 | 7 9 13 2 -1. 3531 | <_> 3532 | 7 10 13 1 2. 3533 | 0 3534 | -0.0122836297377944 3535 | 0.1942628026008606 3536 | -0.1230755969882011 3537 | <_> 3538 | 3539 | <_> 3540 | 3541 | 3542 | 3543 | <_> 3544 | 7 12 2 1 -1. 3545 | <_> 3546 | 8 12 1 1 2. 3547 | 0 3548 | 1.9181630341336131e-04 3549 | 0.1334999054670334 3550 | -0.3691028952598572 3551 | <_> 3552 | 3553 | <_> 3554 | 3555 | 3556 | 3557 | <_> 3558 | 7 11 6 5 -1. 3559 | <_> 3560 | 9 11 2 5 3. 3561 | 0 3562 | 2.7476788964122534e-03 3563 | -0.1872316002845764 3564 | 0.2906386852264404 3565 | <_> 3566 | 3567 | <_> 3568 | 3569 | 3570 | 3571 | <_> 3572 | 8 14 3 2 -1. 3573 | <_> 3574 | 9 14 1 2 3. 3575 | 0 3576 | 5.3845712682232261e-04 3577 | 0.1176405027508736 3578 | -0.5548595190048218 3579 | <_> 3580 | 3581 | <_> 3582 | 3583 | 3584 | 3585 | <_> 3586 | 17 18 3 2 -1. 3587 | <_> 3588 | 17 19 3 1 2. 3589 | 0 3590 | -6.2914132140576839e-03 3591 | -0.6762797832489014 3592 | 0.0256425291299820 3593 | <_> 3594 | 3595 | <_> 3596 | 3597 | 3598 | 3599 | <_> 3600 | 0 18 3 2 -1. 3601 | <_> 3602 | 0 19 3 1 2. 3603 | 0 3604 | -8.0435717245563865e-04 3605 | 0.3097242116928101 3606 | -0.2231778949499130 3607 | <_> 3608 | 3609 | <_> 3610 | 3611 | 3612 | 3613 | <_> 3614 | 16 18 3 2 -1. 3615 | <_> 3616 | 16 19 3 1 2. 3617 | 0 3618 | 0.0178245995193720 3619 | 0.0100319497287273 3620 | -1.0000309944152832 3621 | <_> 3622 | 3623 | <_> 3624 | 3625 | 3626 | 3627 | <_> 3628 | 1 18 3 2 -1. 3629 | <_> 3630 | 1 19 3 1 2. 3631 | 0 3632 | -4.5915339142084122e-03 3633 | -0.7925583124160767 3634 | 0.0804975628852844 3635 | <_> 3636 | 3637 | <_> 3638 | 3639 | 3640 | 3641 | <_> 3642 | 11 15 2 2 -1. 3643 | <_> 3644 | 12 15 1 1 2. 3645 | <_> 3646 | 11 16 1 1 2. 3647 | 0 3648 | -4.2610289528965950e-04 3649 | -0.4836213886737823 3650 | 0.0490311309695244 3651 | -1.0918780565261841 3652 | 11 3653 | -1 3654 | 3655 | -------------------------------------------------------------------------------- /detect_cars_in_image_seq.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | """ 2 | Author: Eric Chio 3 | Date: 2014/03/08 4 | Project: Macau Real Time Traffic Data Feed 5 | Website: http://www.chioka.in/ 6 | 7 | Idea: 8 | - Loads an image sequence 9 | - Crop the image to only areas of interest (no sea, just roads, and nearby 10 | roads) 11 | - Create a cascade classifier with cars3.xml 12 | - Use cascade classifier to detect cars, tune parameters accordingly. 13 | 14 | Note, cars3.xml do not detect motorbikes. 15 | """ 16 | 17 | import numpy as np 18 | import cv2 19 | 20 | # Loads the data as a VideoCapture format, which is really just 21 | # an image sequence. 22 | image_sequence = 'Data/Camera3/image_%05d.jpg' 23 | cap = cv2.VideoCapture(image_sequence) 24 | 25 | # Load our cascade classifier from cars3.xml 26 | car_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'cars3.xml') 27 | 28 | # Reduce frame number of tests. 29 | number_of_frames_to_load = 30 30 | for frame_id in xrange(number_of_frames_to_load): 31 | ret, image = cap.read() 32 | 33 | # Crop so that only the roads remain, eliminatives the distraction. 34 | image = image[120:,:-20] 35 | 36 | # Use Cascade Classifier to detect cars, may have to tune the 37 | # parameters for less false positives. 38 | cars = car_cascade.detectMultiScale(image, 1.008, 5) 39 | for (x,y,w,h) in cars: 40 | cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) 41 | 42 | print 'Processing %d : cars detected : [%s]' % (frame_id, len(cars)) 43 | 44 | cv2.imshow('frame', image) 45 | cv2.waitKey(300) 46 | 47 | cap.release() 48 | cv2.destroyAllWindows() 49 | --------------------------------------------------------------------------------