0.背景 车载环视是一种常见的辅助驾驶技术，在车辆的车头、车位、左右后视镜处安装鱼眼相机并通过算法计算，可为驾驶员提供观察周围环境丰富的视角，从而提高驾驶安全性。另一方面，由于自动/辅助驾驶技术的火热与不断渗透，环视也是更高阶驾驶算法的重要数据来源与实现基础，譬如移动物体检测和A自主泊车等。下图是一张网上搜到的常见的环视算法展示效果。1.功能&n
透视变换： 透视变换常用于图像视觉处理中，如在移动机器人视觉系统中，摄像机光轴与地面并不是呈垂直关系，而是有一定的倾斜角度，因此想要获取俯视图即正投影的效果，就需要对图像进行透视变换。进行透视变换获取俯视图的常用方法有两种：1、基于图像的单应性矩阵DLT算法。2、基于摄像机倾斜角度的变换，也就是上文提到的把世界坐标系转为摄像机坐标系的过程。由于在实际中我们比
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2024-06-07 16:38:32
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首先是以下这几条更新命令，每次单独执行： sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo rpi-update 然后执行安装opencv的构建相关命令： sudo apt-get install build-essential git cmake pkg-config &nbs
引言“ 汽车360影像是一项比较先进的技术，它通过多个高清摄像头将车辆的外部环境进行拍摄，并将这些影像进行处理和融合，以生成一张完整的全景图像。这种技术已经被广泛应用于汽车行业，为驾驶员提供了更加全面、直观的视觉体验，同时也大大提高了汽车的安全性能。今天，我们将参考github开源项目介绍汽车360影像的原理及其工作方式，理解其背后的原理与奥秘。（原github链接见文章末尾）”汽车360影像介绍
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2024-07-25 18:57:22
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文章目录前言车位识别实现思路图像处理实现代码模型训练安装keras和tensorflow训练模型预测 前言 最近在bi站学习opencv的时候看到了一个比较有意思的项目，用opencv+tensorflow实现视频中的车位检测，里面涉及了大量的图像处理操作，还有用tensorflow进行模型训练，但是缺乏深度学习这部分的知识，所有模型训练这一部分的例程只是初略看过和运行。下面的内容只是我对这个
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2023-08-12 17:07:37
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最近老师布置了一个作业，是做一个基于视频的车辆检测与追踪，用了大概两周的时间做了一个简单的，效果不是很理想，但抑制不住想把自己的一些认识写下来，这里就把一些网络上的博客整理一下分享给大家，希望帮助到大家，因为本人也是个小白，所以如果有什么讲的不对的地方希望各位看官多指正！一、安装OpenCV和搭建环境&n
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2024-01-08 22:42:42
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综合网上上各种车牌识别方法，总结出一个较为简单的车牌识别方案，采用VS2013+OpenCv2.4.9实现。并且附上可运行的源代码以及测试图片和视频，详细参数设置请参照源代码。识别部分的训练样本见我上传的资源。实现方法(一) 检测车辆（基于混合高斯模型的背景差分法）读取视频（avi格式），选定目标区域框用于检测车辆检测车辆，基于混合高斯模型的背景差分法检测前景，经过腐蚀、膨胀后，若像素值大于200
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2024-04-05 13:39:40
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项目要求给出一段停车场的视频，要求实时检测空停车位的数量及位置。思路从这段视频中取出一帧图片。对图片进行处理，只保留图片中的有效信息（停车位）。将所有停车位取出来，分别保存为单独的.jpg文件作为样本（包含空停车位和非空停车位）。训练二分类模型识别此停车位上是否有车。将空停车位在图上标记出来。在视频中实时监测并标记空停车位。实现过程1、引入需要的库import cv2 as cv
import n
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2024-04-24 12:25:28
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opencv笔记(车辆识别实现)
呱呱呱呱叽里呱啦
opencv笔记(车辆计数实现)注意：更准确的车辆计数实现应考虑深度学习。目录opencv笔记(车辆计数实现)基本实现思路涉及知识分步骤代码加载视频通过形态学识别车辆对车辆进行统计显示车辆统计信息基本实现思路加载视频通过形态学识别车辆对车辆进行统计显示车辆统计信息涉及知识窗口展示图像/视频
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2023-07-07 23:49:24
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人们在工作的时候，为了能够知道自己近期工作的内容和质量如何，通常都会通过检查自己的工作记录来进行评估。在做工作记录的时候，一款科学好用的辅助软件是可以显著提升工作效率以及质量的，工作记录软件app哪个比较好用？今年是我在修配厂车间工作的第六年了，作为车间的管理者，我在工作上有气色也就是这两年的事。前几年可能自己也是新手，没有什么工作方法，不会阶段性的总结自己，但是近两年来在厂长的推荐下，我一直使用
基于深度学习的行人重识别研究综述（上） 前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，Re
停车场车位识别，opencv图像预处理，训练网络模型项目理论和源码来自唐宇迪opencv项目实战本项目的目的是设计一个停车场车位识别的系统，能够判断出当前停车场中哪些车位是空的。 任务共包含部分： 1.制作数据集，从停车场的监控视频中提取图片，使用数字图像处理技术制作数据集。 2.利用上一步制作的数据集，训练神经网络模型，能够识别停车场中有哪些剩余车位。1 数字数字图像处理 opencv 
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2024-04-28 11:24:53
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夜间车尾灯检测已经成为智能交通视频触发以及车辆自动驾驶必须解决的一个问题！相关的解决方法有很多种，主要的一个方法还是利用车尾灯所表现出的偏红颜色进行检测！不过，这种方法只能在小快门的条件下使用，当快门比较大(>3ms)时，使用这种特征就可能存在很多的问题。 &n
思路一：来自B站某教程。大致是在视频中选取一窄长条区域，统计每帧图像中车辆检测框的中心点落入该区域的数量求和。在实现中发现该方法受限于窄长条区域的位置和高度和设置，计数效果也不好。具体实现步骤如下： Step1 读取视频每帧，做高斯滤波、阈值分割等处理； Step2 背景差分，可以使用MOG、GMG或者KNN等算法； Step3 图像形态学处理； Step4 车辆连通域轮廓提取； Step5 计算
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2023-12-14 19:18:55
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智能驾驶汽车之眼车载摄像头是实现众多预警、识别类ADAS功能的基础。在众多ADAS功能中，视觉影像处理系统较为基础，而摄像头又是视觉影像处理系统的输入，因此车载摄像头对于智能驾驶必不可少。摄像头可实现的ADAS功能相对于车载雷达等传感器价格车载摄像头更加低廉，易于普及应用，未来单车多摄像头将成为趋势。特斯拉Autopilot 2.0的硬件系统中就包含8个摄像头。车载摄像头类型车载摄像头的前置摄像头
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2024-02-19 14:02:29
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前言学习了很长一段时间了，需要沉淀下，而最好的办法就是做一个东西来应用学习的东西，同时也是一个学习的过程。PS：这篇小文是毕业之前和同学做的一个小项目，所以写的比较匆忙，代码也是直接粘贴的，基于qt开发的C++代码，不能保证没有错误，请慎重。不希望对你产生误导，有任何问题可以联系我，一起探讨下。最后，我现在已经没有搞嵌入式方面的开发了。 概述 OpenCV的全称
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2023-08-07 21:09:18
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项目要点1. 人脸识别项目: 需要导入相关的分类器, 然后使用API与目标图进行对照, 返回四个值(X,Y, W, H).Haar级联器: facer = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_alt2.xml')检测人脸: faces = facer.detectMultiScale(gray, sc
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2024-04-21 08:56:47
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【OpenCV学习】（九）目标识别之车辆检测及计数背景本篇将具体介绍一个实际应用项目——车辆检测及计数，在交通安全中是很重要的一项计数；当然，本次完全采用OpenCV进行实现，和目前落地的采用深度学习的算法并不相同，但原理是一致的；本篇将从基础开始介绍，一步步完成车辆检测计数的项目；一、图像轮廓本质：具有相同颜色或强度的连续点的曲线；作用：1、可用于图形分析；2、应用于物体的识别与检测；注意点：1
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2023-12-24 10:03:46
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车辆检测在车辆感知模块中是非常重要的功能，本节我们的目标如下： 在标记的图像训练集上进行面向梯度的直方图（HOG）特征提取并训练分类器线性SVM分类器 应用颜色转换，并将分箱的颜色特征以及颜色的直方图添加到HOG特征矢量中 对于上面两个步骤，不要忘记标准化您的功能，并随机选择一个用于训练和测试的选项 实施滑动窗口技术，并使用您训练的分类器搜索图像中的车辆 在视频流上运行流水线（从test_vid
视觉感知系统主要以摄像头作为传感器输入，经过一系列的计算和处理，对自车周围的环境信息做精确感知。目的在于为上层智驾融合层提供丰富的信息，包括被检测物体的类别、距离信息、速度信息、朝向信息，同时也能够给出抽象层面的语义信息。所以针对交通场景的分析主要包括以下三个方面：大目标检测（车辆、行人和非机动车）小目标分类（交通标志和红绿灯）可行驶区域的分割（道路和车道线）这三类任务如果通过一个深度神经网络的前
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2024-07-25 10:51:12
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