计算机视觉CV:在自动驾驶方面的应用与C++代码实现

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了计算机视觉CV:在自动驾驶方面的应用与C++代码实现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.计算机视觉(CV)在自动驾驶领域中的应用

  1. 目标检测:利用计算机视觉技术,对道路上的各种障碍物进行识别和检测,例如行人、车辆、信号灯等等。

  2. 路径规划:利用计算机视觉技术,实时分析道路上的交通情况和行驶条件,为自动驾驶汽车制定合理的路径规划策略。

  3. 实时定位:自动驾驶汽车必须实时地知道自己在道路上的位置,并对周围的环境进行感知和分析,以便做出正确的决策。

  4. 车辆控制:自动驾驶汽车的控制系统必须能够实时地根据环境变化,对车辆进行制动、加速、转向等操作,以确保安全行驶。

        对于以上的各个方面,都可以通过计算机视觉来完成。

2.使用C++实现的计算机视觉目标检测的示例代码:

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 加载图像
    Mat image = imread("image.jpg");

    // 创建HOG描述符
    HOGDescriptor hog;
    hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

    // 检测行人
    std::vector<Rect> pedestrians;
    hog.detectMultiScale(image, pedestrians, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.05, 2);

    // 在图像中标记行人位置
    for(int i=0; i<pedestrians.size(); i++)
    {
        rectangle(image, pedestrians[i], Scalar(0,0,255), 2);
    }

    // 显示图像
    imshow("Pedestrian Detection", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

        以上代码演示了如何使用OpenCV库中的HOG描述符来实现行人检测。具体来说,首先通过imread()函数加载图像,然后创建HOG描述符并设置其检测器为默认的行人检测器。接下来,调用hog.detectMultiScale()函数检测行人,并将检测到的行人位置存储在一个vector中。最后,使用rectangle()函数在原始图像中标记检测到的行人位置,并通过imshow()函数显示结果。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-702263.html

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