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基于openmv摄像头的红灯识别系统。

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简介：
利用Python编程语言，树莓派小车实现了基于OpenMV摄像头进行的识别和跟踪功能。

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  • 基于OpenMV摄像头的小车红灯识别系统
    优质
    本项目设计了一套基于OpenMV摄像头的小车红灯识别系统，能够实时捕捉并分析前方图像数据，自动检测交通信号灯中的红色灯光，确保小车在遇到红灯时能及时停车等待。该系统结合了计算机视觉和机器学习技术，提高了无人驾驶小车的安全性和智能化水平。 树莓派小车使用Python语言，并结合OpenMV摄像头进行识别跟踪。
     
  • OpenMV摄像头USB未被识别的问题.zip
    优质
    本资源为解决OpenMV摄像头在连接电脑时出现USB未被识别问题提供了详细解决方案和调试步骤。适合开发者和技术爱好者参考学习。 为解决OpenMV摄像头USB连接后无法识别的问题，请将mdmcpq.inf文件覆盖到C:\windows\inf目录下，并将usbser.sys文件覆盖到C:\WINDOWS\system32\drivers目录中。
     
  • 基于OV7725摄像头和STM32F1的车牌识别系统
    优质
    本项目开发了一种基于OV7725摄像头与STM32F1微控制器的智能车牌识别系统，有效实现了车辆牌照的自动检测与字符识别功能。 基于Keil软件与C语言开发，利用OV7725摄像头与STM32F1芯片进行车牌识别。
     
  • 基于MATLAB的红绿灯识别系统
    优质
    本项目基于MATLAB开发了一套高效的红绿灯自动识别系统，利用图像处理技术准确捕捉并解析交通信号灯状态，旨在提升智能驾驶的安全性和可靠性。 通过MATLAB中的GUI设计了一个红绿灯识别系统，并且该系统具备语言播报功能。
     
  • 基于MATLAB的红绿灯识别系统
    优质
    本项目开发了一个基于MATLAB的红绿灯识别系统，利用图像处理技术自动检测交通信号灯状态，为自动驾驶和智能交通应用提供支持。 使用SVM分类算法对红绿灯的颜色和纹理进行识别，并设计相应的GUI界面。
     
  • OpenMV神经网络红绿灯识别
    优质
    本项目利用OpenMV摄像头进行图像采集，并通过集成的神经网络模型实现对红绿灯颜色的精准识别，为自动驾驶或智能交通系统提供视觉感知支持。 使用OpenMV训练神经网络来识别红绿灯，并通过显示屏展示相关信息。
     
  • 基于STM32F103的颜色识别与追踪摄像头系统
    优质
    本项目开发了一款基于STM32F103微控制器的颜色识别与追踪摄像头系统，能够自动检测并锁定目标颜色物体，适用于机器人视觉、智能监控等多种场景。 基于STM32F103摄像头的颜色识别追踪项目包括了程序代码以及实物图示。
     
  • 基于OV5640摄像头的二维码识别
    优质
    本项目采用OV5640摄像头进行图像采集，并通过嵌入式系统处理以实现对二维码的快速准确识别。 使用STM32配合DCMI接口驱动OV5640摄像头拍摄的图像直接显示在液晶屏上，并通过QR-Code库解析二维码，然后利用串口发送数据。
     
  • D455-基于YOLOV5的实时摄像头识别
    优质
    本项目采用YOLOv5算法实现实时摄像头视频流的目标检测与识别。通过优化模型和硬件适配，实现高效、准确且低延迟的图像处理能力。 这是一个将YOLOv5与RealSense D455结合的完整代码示例。读者可以在已安装好YOLOv5环境的基础上添加pyrealsense库的支持，并运行此程序。该演示使用了YOLOv5官方提供的yolovs.pt预训练权重，但用户可以根据自己的需求更改权重文件。 通过PC机驱动RealSense D455采集RGB彩色图像作为YOLOv5的数据源进行前向传播处理。最后在上位机上调用OpenCV库输出实时视频流。整个演示程序已经调整得非常流畅。
     
  • OpenCV摄像头眼部识别
    优质
    本项目利用OpenCV库实现摄像头实时眼部捕捉与跟踪功能，适用于人脸识别、虚拟现实及增强现实等领域。 OpenCV摄像头眼睛识别技术可以通过使用特定的算法来检测图像或视频流中的眼睛位置。这种方法通常涉及利用Haar级联分类器或其他机器学习模型训练得到的眼睛检测模型，并结合面部关键点定位技术，以实现对用户眼部区域的准确捕捉和跟踪。