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利用硬件,红灯的识别与跟踪由树莓派完成。

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简介:
该系统能够识别并实时追踪红灯。硬件部分采用树莓派作为核心平台,用于运行相关功能。软件方面,利用Python和OpenCV库来实现关键的软件逻辑。具体包括对高效扫描方法的对比分析,以应对“我要识别一个红灯,并且已经成功地精确提取了目标,在二值图像中白色区域代表目标物体,接下来需要计算二值图中的白色像素点的坐标”这一场景需求。考虑到后续需要在树莓派上进行部署,因此需要采用高效且优化的算法方案。参考了[目标识别说明](https://blog..net/qq_32768679/article/details/84398229)以及[小工具说明](https://blog..net/qq_32768679/article/details/84317173)等相关资料。

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客服
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  • 使和追实现
    优质
    本项目介绍如何利用树莓派构建一个能够实时识别并追踪红色信号灯的硬件系统,适用于智能交通、安全监控等领域。 为了识别并跟踪红灯,硬件部分使用树莓派实现,软件功能则通过Python与OpenCV来完成。在项目实施过程中需要对比不同高效的扫描方法以优化性能。 具体场景为:我需从二值图像中准确提取出目标物(即红色交通信号灯),在此情况下白色像素代表目标物体。接下来的任务是计算该二值图中的所有白色像素点的坐标信息,以便后续能够顺利移植到树莓派上运行时提高效率。
  • 小车程序
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    树莓派小车跟踪程序是一款基于树莓派开发板设计的小车控制系统软件,能够实现对目标的自动追踪功能,适用于机器人爱好者的项目制作和学习。 树莓派小车循迹程序用C语言编写。
  • 车牌
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    本项目旨在通过树莓派实现车牌自动识别系统,结合Python编程和机器学习技术,提高交通管理效率,具有低成本、易部署的特点。 本代码主要分为四个部分:车辆高度判断、图像采集、车牌识别以及通信设置。 在通信方面,树莓派通过设定波特率、COM口及停止位参数与单片机进行串行通讯,并将获取到的车牌信息发送给单片机。 对于摄像头配置而言,树莓派会初始化摄像头以便后续直接调用以实现拍照功能。车辆高度判断部分采用了激光对射模块:当检测到超过设定的高度时,返回电平会发生变化。而核心的车牌识别环节则负责处理包含车牌信息的图像,并最终提取出所需的车牌数据。
  • 基于面部算法_Raspberry_FaceRaspberry_人脸算法
    优质
    本项目介绍一种在树莓派上实现的人脸识别算法。通过利用树莓派的硬件资源和软件支持,实现了高效且准确的人脸检测与识别功能,适用于各种智能监控场景。 基于树莓派的人脸识别算法包括电路原理图和结构框图。
  • 数码管数字 OpenCV
    优质
    本项目介绍如何使用OpenCV在树莓派上进行数码管数字图像处理及识别,适用于电子显示板等应用场景。 使用树莓派进行数码管数字图像识别的项目可以采用KNN算法。这个项目的目的是让初学者也能轻松理解并上手实践。通过简单的代码和详细的解释,即使是编程基础薄弱的人也能够掌握基本的知识和技术要点。这是一个很好的机会来尝试一些有趣的技术应用,并且加深对机器学习基础知识的理解。
  • 乒乓球-OpenCV应.zip
    优质
    这是一个基于树莓派和OpenCV开发的乒乓球识别项目,通过计算机视觉技术实现对乒乓球运动状态的捕捉与分析。 使用树莓派上的opencv-python进行乒乓球识别。通过USB摄像头采集环境中的数据,检测视频中的乒乓球,并识别其颜色。
  • 已调试人脸代码
    优质
    这段简介可以这样写:“已调试成功的人脸识别代码专为树莓派设计,适用于树莓派平台进行快速部署和开发。该代码已经过充分测试和优化,能够实现高效精准的人脸检测、追踪及识别功能。” 树莓派人脸识别技术是一种利用树莓派设备进行人脸识别的应用。
  • 人脸_OpenCV_Raspberry_Pi_Python_实现
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    本项目利用Python和OpenCV库,在Raspberry Pi平台上实现了人脸识别功能,为嵌入式视觉应用提供了便捷解决方案。 前提一:硬件需求包括树莓派及其基本配件、树莓派摄像头模块(Picamera)或USB摄像头。 二:系统要求为Raspbian系统(其他Linux系统可能也可以使用,但尚未进行测试)。 三:软件需求包括Python及一些库——opencv,dlib,face_recognition和numpy。 环境搭建步骤如下: 1. 系统安装 2. 摄像头配置 3. 库的安装
  • 基于智能摄像头设计.pdf
    优质
    本论文详细介绍了以树莓派为核心构建的智能跟踪摄像头的设计与实现,包括硬件搭建、软件开发及系统测试,旨在提供一个低成本且高效的监控解决方案。 知网查重率为0.6%。技术选型包括:操作系统为Linux(使用树莓派),硬件控制采用占空比方式驱动舵机,编程语言选择Python,并利用UDP传输协议进行数据编解码及函数式编程;同时,项目中会用到openCv、RPi.GPIO、time和socket等Python库。