1.前言本文利用CAN总线源码，进行车速数据的逆向破解。本文亦在通过OBD技术获取汽车实时车速，OBD技术涉及的内容繁多，如何在如此繁多的内容中提炼出一个行之有效的方法去实现我们的目的是本文的创作目的。所以如果你对OBD不是很熟悉，或者在网络上繁杂的信息里很难提炼出关键的解决手段，通过本文或许会给你一些启发和思路。2. 知识预备2.1 什么是OBD?在了解这个领域之前，首先需要解决什么是OBD？它
一 介绍selenium最初是一个自动化测试工具,而爬虫中使用它主要是为了解决requests无法直接执行JavaScript代码的问题
selenium本质是通过驱动浏览器，完全模拟浏览器的操作，比如跳转、输入、点击、下拉等，来拿到网页渲染之后的结果，可支持多种浏览器
from selenium import webdriver
browser=webdriver.Chrome()
brow
# 实时车道线检测在Python中的应用
随着自动驾驶技术的发展，实时车道线检测成为了自动驾驶系统中至关重要的一部分。通过检测道路上的车道线，车辆可以更好地判断自己的行驶位置，从而实现更加精准的自动驾驶。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现实时车道线检测，并提供相应的代码示例。
## 车道线检测原理
车道线检测一般基于计算机视觉技术，通过对视频流中的图像进行处理，识别道路上的车道线。
原创
2024-04-30 07:21:32
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python+opencv入门-动手实现人脸检测任务描述本关任务：利用 openCV 对图片进行相应的处理。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握： 1 . 人脸检测。 2 . 如何利用 openCV 实现人脸检测。人脸检测在上一关，我们已经知道如何去检测图片中人物的性别。然而，在真实项目中，我们不仅仅是需要知道图片中人物的性别，有时候还需要将图片中人脸的位置检测出来。 如上图，我们用一个方框将人脸
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2023-10-13 12:43:20
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目录demo原理噪声去除计算图像梯度非极大值抑制滞后阈值democv2.Canny()函数：用于边缘检测。第一个参数表示输入图像。第二个参数表示滞后过程中的第一个阈值，计算出的边界点大于这个阈值才是真正边界第三个参数表示滞后过程中的第二个阈值，计算出的边界点低于这个阈值被抛弃具体滞后过程中的两个阈值见原理部分说明。import cv2
import numpy as np
from matplot
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2023-08-01 20:20:24
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近年来，基于人工智能的车道检测算法得到了广泛的研究。与传统的基于特征的方法相比，许多方法表现出了优越的性能。然而，当使用具有挑战性的图像时，其准确率通常仍在低80%或高90%之间，甚至更低。准确可靠的车道检测是车道保持(LK)、变道自动化(LCA)和车道偏离警告(LDW)功能的关键特性。车道检测的研究可以追溯到20世纪80年代。世纪之交后，LDW和LK已经商业化，有些车辆甚至有LCA。DARPA和
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2023-08-24 15:07:16
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写在开头：许久之前的项目了，也是人工智能和图像处理的入门吧，想了想还是整理出来比较好为什么使用python进行车牌识别？1.首先是python最近两年的发展形势不错，python语言简单明了，容易入门，很重要的一点是他的拓展库比较丰富2.他在人工智能，图像识别的方面的应用性很强，因为有强大的库的支撑准确率是多少？ 如何提高准确率？车牌图像处理原理 一、是读取图像，对图像进行预
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2023-11-28 22:14:13
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大多数溢出漏洞产生的原因是由于数组越界，导致溢出。首先要明白溢出漏洞这个我在很早前就写过烂大街的文章了我们知道大部分的溢出攻击主要是覆盖程序函数的返回地址那么看完再讲讲GS的工作流程=检测某些覆盖函数的返回地址、异常处理程序地址(SEH)或者类型参数的缓冲区溢出。在执行缓冲区溢出时会有安全检查GS 缓冲区。 GS 缓冲区可以是下列之一：+++++++++++++++++++++++++++++ch
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2024-06-19 18:35:57
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一. 指派游戏先来回顾一下，昨天的内容1. import 一个模块相当于执行这个py文件2.模块不会被重复导入3.导入的模块存到sysmodules里4.导入模块的之后发生了什么： 先看看模块在不在sys.modules里，如果不在： 生成一个属于模块的命名空间 执行py文件 创建一个与py文件同名变量来引用这个空间中的名字 把导入的这个模块放到sys.modules里5.from ..
论文：https://arxiv.org/abs/2207.02696代码：https://github/WongKinYiu/yolov7权重： https://pan.baidu/s/1eaNUiwZt7XfdMyPrLpplYA 提取码: wjgw大佬的解读：https://mp.weixin./s/qi_5g1A6Pr2ZrY4n9r_UVw摘要YOLO
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2024-05-24 09:16:19
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## 实时检测文件更新的Python实现
### 1. 整体流程
首先我们来看一下整件事情的流程，可以用以下表格展示步骤：
```mermaid
erDiagram
PROCESS {
+ 步骤1：监测文件更新
+ 步骤2：获取更新的文件
+ 步骤3：处理更新的文件
}
```
### 2. 具体步骤及代码实现
####
原创
2024-04-01 05:59:23
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python打哈欠检测
原创
2022-06-09 01:32:27
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Yolo-Fastest，顾名思义，应该是现在已知开源最快的最轻量的改进版yolo通用目标检测算法（貌似也是现在通用目标检测算法中最快最轻量的），其实初衷就是打破算力的瓶颈，能在更多的低成本的边缘端设备实时运行目标检测算法，例如树莓派3b，4核A53 1.2Ghz，在最新基于NCNN推理框架开启BF16s，320x320图像单次推理时间在60ms～，而在性能更加强劲的树莓派4b，单次推理33ms，
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2024-02-29 13:26:21
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有趣的实时边缘检测
原创
2022-06-09 01:33:31
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一、背景介绍视频流畅性测试是视频质量评估一个重要的指标。一般的获取方法是在渲染前增加统计信息。不过这种方法需要增加额外工作量，并且也不是用户直接的体验数据。这里介绍一种基于时域运动指标/平均相关位置像素差（TI：temporal information）计算视频流畅性的方法。二、原理介绍ITU-R BT.1788 建议书对TI：temporal information、SI，Spatial per
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2023-09-04 14:34:37
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摘要YOLOv7在5 FPS到160 FPS的速度和精度上都超过了所有已知的目标检测器，在GPU V100的实时目标检测器中具有最高的56.8% AP。YOLOv7-E6目标检测器（56 FPS V100,55.9%AP）比基于transformer的检测器SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100,53.9%AP）在速度上提高了509%，在精度上提高了2%；比基于
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2024-04-07 09:56:52
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# Python 拍牌：实现简单的扑克牌拍卖系统
在现代编程中，Python 作为一种灵活且易用的语言，广泛应用于各类项目开发中。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 实现一个简单的拍牌（Auction）系统。拍牌是一种竞价方式，参与者通过不断出价，最终以最高出价者赢得商品。在该系统中，我们将包括扑克牌的模拟、用户交互和出价逻辑。
## 一、项目概述
在这个项目中，我们将实现以下功
你只看一次(YOLO)是一个最先进的实时物体检测系统。在Pascal Titan X上，它以30 FPS的速度处理图像，在COCO test-dev上的mAP为57.9％。 与其他探测器的比较YOLOv3非常快速准确。 在mAP测量为.5 IOU时，YOLOv3与Focal Loss相当，但速度提高约4倍。 此外，您只需更改模型的大小即可轻松在速度和准确度之间进行权衡，无需再培训！Performa
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2023-07-26 23:17:17
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# 如何实现“python沪牌”应用
在开始之前，让我们首先了解一下整个“python沪牌”项目的流程。下面是一个简单的流程表格，列出了实现项目所需的每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 处理数据
基于opencv的目标实时检测学习过程虽说前面已经有了一些经验，但是这里几乎是从零开始代码编写。先是写了一个简单的多线程实时定位物体坐标并显示帧率的代码（esc退出），执行效果不好，还在改进当中；之后又参考一些文章写了一个实时检测和识别物体并显示帧率的代码（q键退出）。代码一摄像头读取到的有很多帧，但是如果每一帧我们都对其做各种滤波、腐蚀、膨胀等操作，那显然计算是跟不上摄像头捕捉的速率的。 代码目
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2024-05-02 11:42:52
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