基于opencv的红绿灯检测（python）背景交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的一部分，其识别精度直接关乎智能驾驶的安全。一般而言，在实际的道路场景中采集的交通信号灯图像具有复杂的背景，且感兴趣的信号灯区域只占很少的一部分。针对这些难点，国内外的众多研究者提出了相应的解决方案。总的来说，大多基于传统的图像处理方法；但目前也有用强学习能力的卷积神经网络去进行识别，但这类方法往往需

3A算法—自动对焦（AF）关于这方面知识，自己所能接触到的东西较少，目前属于学习阶段。1、定义自动对焦是利用物体光反射原理，将反射的光被相机上的传感器CCD所接受，通过计算机处理，带动电动对焦设备进行对焦的方式叫做自动对焦。下面简单介绍几个专业名字物距：物距是指物体到透镜中心的距离，一般用表示u表示。像距：像距是像（CCD传感器）到平面镜（或透镜的光心）之间的距离，一般用v表示。焦距：镜头的焦距基

关于图像shading的介绍可以参看之前的博客。1.照度的定义：物体或被照面上被光源照射所呈现的光亮程度称为照度。2.RI(Relative Illumination）相对照度则是中心照度与外围照度的比值。相对照度过低表现为对着亮度均匀景物，图像中心较亮，而二周较暗，叫做失光，俗称暗角（Shading），任何镜头都不可避免，相对照度过低还会导致色彩失真。如图3.产生暗角的主要原因：(1)边角的成像

C++结构体（结构体创建，结构体数组）目录C++结构体（结构体创建，结构体数组）1、结构体创建2、结构体创建代码演示3、结构体数组4、结构体数组代码演示1、结构体创建struct结构体名 变量名struct 结构体名 变量名={成员值1，成员值2，...}定义结构体时顺便定义变量2、结构体创建代码演示#include<iostream>#include<string>usi

在VS2017中使用opencv编写C++程序时出现如下错误：报错代码如下：char* image_window = "Source Image";char* result_window = "Result window";查了查资料，可能的原因是在VS2017版本中使用这种char*的表达方式会造成程序崩溃，所以VS2017对其进行了控件管理。解决方案：先将字符使用字符数组进行存储，再使用指针c

opencv学习—cv2.findContours()函数讲解（python）轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的。OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。contours, hierarchy = cv2.findContours(image,mode,method)image：输入图像mode：轮廓的模式。cv2.RETR_EXTE

C++字符串型1、C类型字符串，以及注意事项2、C++类型字符串以及注意事项//C++字符串型#include<iostream>#include<string>//用C++风格字符串时，要包含这个头文件using namespace std;int main() {//1、C风格的字符串//注意事项 char 字符串名[]//注意事项...

C++引用用法1、引用语法数据类型 &别名=原名其实就是给变量换一个名字2、语法代码展示#include<iostream>using namespace std;int main() {//引用语法//数据类型 &别名=原名int a=10;//创建引用int &b = a;cout << "a=" << a << endl

#include<stdio.h>void main() {char str1[50] = "I Love China";char str2[50] = "So do I";char* p1=NULL, * p2=NULL;p1 = str1;p2 = str2;for ( p1; *p1!='\0'; p1++){printf("%c", *p1);}printf("\n");for