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  • 文章目录交通标志、信号灯相关的数据集1. 国内数据集1. Chinese Traffic Sign Database (好像是长沙理工大学的)2. Tsinghua-Tencent 100K Tutorial(信号标志,没有灯的)3. 一个游戏中的交通标志数据集;4. 滴滴...

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    交通标志、信号灯相关的数据集

    我最近在做交通标志和信号灯检测, 也在做这个方向的朋友,可以加群:904484709(目前只有我一个人,艰难前行)

    更新:2020-04-14 11:38:10 已经75人了。入群请改备注,谢谢。

    更新:2021年2月23日 10:59:15 已经287人了。入群请改备注,谢谢。

    1. 国内数据集

    1. Chinese Traffic Sign Database (自动化的) CTSDB

    1. 官网链接:http://www.nlpr.ia.ac.cn/pal/trafficdata/recognition.html
    2. 分类标志说明:The TSRD includes 6164 traffic sign images containing 58 sign categories. The images are devided into two sub-database as training database and testing database. The training database includes 4170 images while the testing one contains 1994 images. All images are annotated the four corrdinates of the sign and the category.
      截图如下:
      在这里插入图片描述
    • 检测标志说明:The TSDD includes 10000 traffic scene images containing many kinds of signs. The images are collected under different time,weather condition,lighting condition as well as moving blurring.
      截图如下:
      在这里插入图片描述

    2. CCTSDB 长沙理工大学在CTSDB数据集的基础上进行扩充后得到的

    1.下载链接:https://pan.baidu.com/s/1Swb48BppUJtuE3QeCcd4Yw 提取码:rv4s
    2. 论文名:A Real-Time Chinese Traffic Sign Detection Algorithm Based on Modified YOLOv2
    3. 目前百度云盘上传了15000 张图片,图片的尺寸不同意,交通标志比例变化大,其实就是不同数据集的大杂烩,加他们自己收集的一些数据集,目前只将交通标志分为了3个大类, 没有小分类。

    3. Tsinghua-Tencent 100K Tutorial(信号标志,没有灯的)

    1. 链接:https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/traffic-sign/

    2. 简单说明:官网上写的是:It provides 100000 images containing30000 traffic-sign instances.但我实际将数据集下载下来后发现,没有这没多的数据集,大部分的数据都是都是 no sign 的图片,有背景的图片存放在一个大约1.8G的压缩文件中,压缩文件其中三个文件夹,分别存放的图片是 train文件夹存放了 6105张图片,test 文件夹存放了 3065 张图片,other 存放了7641 张(没标签 没sign的)图片。 所以总共能用的就大约一万张图片。

    3. 数据集论文链接:https://zpascal.net/cvpr2016/Zhu_Traffic-Sign_Detection_and_CVPR_2016_paper.pdf

    4. 感谢“机器学习之王临近亲”补充的 使用 “AlexeyAB/darknet” 版本的 YOLO 训练 TT100K 的链接(补充时间2021年4月17日 15:45:41):
      “机器学习之王临近亲:帮楼主补充一下 TT100K VOC格式:https://github.com/halftop/TT100K_YOLO_Label

    3. 一个游戏中的交通标志数据集(比赛结束,链接已失效);

    1. 数据简单说明:
      1.1. 只有交通标志,没有信号灯;
      1.2. 交通标志的种类已截图存放在:【游戏 交通标志的截图】中
      1.3. 训练图片和测试图片,分别有两万张,一共四万张图片。
      1.4. 图片的分辨率:3200 * 1800
      1.5. 图片的目标部分存在模糊情况,暂时没哟发现有明显遮挡的标志;

    4. 滴滴数据集(没有交通标志)

    1. https://outreach.didichuxing.com/d2city/challenge
      2.D2City
      是一个大规模行车视频数据集,提供了超过一万段行车记录仪记录的前视视频数据。https://outreach.didichuxing.com/d2city/d2city
    2. 滴滴数据集说明:
      2.1. 检测目标没有交通标志、类别是各种各样的车辆和人;

    5. 百度 ApolloScape 数据集(只有信号灯、没有交通标志;且信号灯的数据集只能在线使用)

    1. ApolloScape Datasethttp://apolloscape.auto/index.html

    2. 国外相关数据集

    1. LaRA (法国的,交通信号灯)

    1. LaRA 信号灯数据集链接:http://www.lara.prd.fr/benchmarks/trafficlightsrecognition
    2. 1.1万张图片。3381 “green” (called ‘go’), 58 “orange” (called ‘warning’), 5 280 “red” (called ‘stop’), 449 “ambiguous”

    2. LISA 交通标志数据集(美国的,交通标志和信号灯)(LISA和VIVA是使用相同的数据集)

    1. LISA 链接:http://cvrr.ucsd.edu/LISA/datasets.html
    2. 交通标志数据集(检测)一共有47类,6610帧。
    3. 交通信号灯数据集,一共20GB左右。

    3. BSTLD、Bosch(德国的博世,信号灯、没有交通标志的)

    1. 博世是德国的一个工业企业。
    2. 博士交通信号灯数据集:https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/node/6132
    3. 申请到的数据集下载链接:https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/node/6132/download/880383b80559a4027a764bb539abdf9c
    • 每个下载链接是1.86GB左右的文件,一共有20左右文件,即共有30GB的文件。
    1. 13427张图片(5000训练,8000测试)

    4. DTLD (美国的,信号灯)

    1. 目前最大的数据集,一共有23万标注信息,344个类别。

    5. VIVA 信号灯数据集(LISA和VIVA是使用相同的数据集)

    1. VIVA交通信号灯下载链接: http://cvrr.ucsd.edu/vivachallenge/index.php/traffic-light/traffic-light-detection/
    2. 5.2万张图片,6.6万标注。
    3. 测试数据集没有公布。
    4. 数据集以下载到台式机:C:\Users\qcdz-003\Downloads\LISA_TL_devkit
      在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    6. BDD dataset、Berkeley DeepDrive (美国的、伯克利大学)

    1. 包括 Video Data,Road Object Detection,Instance Segmentation,Driveable Area,
      Lane Markings
    2. 10万段视频
    3. BDD具体说明见pdf: https://arxiv.org/pdf/1805.04687.pdf
    4. 中文介绍链接:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1602307715555427747&wfr=spider&for=pc
    5. PDF本地保存路径为: F:\其他文档PDF\BDD自动驾驶数据集说明.pdfs

    7. GTSRB GTSDB (德国的,只有交通标志)

    1. 全称:The German Traffic Sign Detection/Recognition Benchmark
    2. 链接:http://benchmark.ini.rub.de/?section=gtsrb&subsection=dataset
    3. 分为分类数据和检测数据集:分类数据集有50000张,40个类别。检测数据集有900张(600训练,300验证)

    8. WPI 信号灯数据集 (美国的,冬天)

    1. WPI 信号灯数据集链接:http://computing.wpi.edu/dataset.html

    9. Swedish Traffic Signs Dataset(11年的数据)

    1. 下载链接:http://www.cvl.isy.liu.se/en/research/datasets/traffic-signs-dataset/
    2. 数据集的论文名: Using Fourier Descriptors and Spatial Models for Traffic Sign Recognition
    3. 3488 traffic signs , 6个类别如下:

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    10. DFG Traffic Sign Data Set

    1. 数据集官网链接:http://www.vicos.si/Downloads/DFGTSD
    2. 论文链接/题目:2019_Deep Learning for Large-Scale Traffic-Sign Detection and Recognition
    3. 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1904.00649
    4. 数据说明:
    • 200个类别
    • 7000张图片
    • 5254 training images and 1703 testing images
    • 6758 images with 1920x1080 resolution 199 images with 720x576
    • resolution The images have been anonymized by blurring the faces and
    • vehicle license plates to comply with the EU GDPR legislation. 13239
    • tightly annotated (polygon) traffic sign instances larger than 30 px
    • 4359 loosely annotated (bounding box) traffic sign instances smaller
    • than 30 px marked as ignore 200 traffic sign categories with at least
    • 20 instances per category roughly 70% of categories with a low
    • appearance changes and 30% with a large appearance variabili
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    3. 其他

    1. Comma.ai

    1. 超过 7 个小时的高速公路驾驶视频。里面的数据包括汽车的速度、加速度、转向角和 GPS 坐标。

    2. CSSAD 数据集

    1. 包含自动车辆的感知和导航等数据,但着重于发达国家的道路。
    2. http://aplicaciones.cimat.mx/Personal/jbhayet/ccsad-dataset

    3. MIT AGE Lab:

    1. 麻省理工学院 AGE 实验室(MIT AGE Lab:):在 AgeLab 收集的 1,000 多小时多传感器驾驶数据集的样本。
    2. http://lexfridman.com/automated-synchronization-of-driving-data-video-audio-telemetry-accelerometer/
      https://www.cityscapes-dataset.com/
      在这里插入图片描述

    GitHub上的交通信号灯/交通指示牌数据集相关https://github.com/ytzhao/Robotics/wiki/TS-and-TL-Dataset

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  • 该资源为德国的交通灯数据集,是一些红绿灯检测图片数据集以及打好标签的xml文件。可用于深度学习训练,标签的格式是VOC2007,可用于yolo v3训练。
  • 红绿灯proteus

    2018-12-15 00:25:48
    红绿灯proteus原理图
  • 文章目录交通标志 和 信号灯(红绿灯) 数据集整理(服务器)0. 数据集整体说明如下:1. 交通标志1.1. 整理好的数据集(标志)2. 信号灯2.1. 整理好的数据集(信号灯) 交通标志 和 信号灯(红绿灯) 数据集整理...

    交通标志 和 信号灯(红绿灯) 数据集整理(服务器)

    0. 数据集整体说明如下:

    1. 使用数据集时,请复制后再使用,切勿在原数据集上直接修改。
    2. 存放路径 /home/BackUp/docker-file/common/yzn_file/DataSetsH/
    3. 交通标志在网上找到了国内开源的几个数据集,但信号灯(红绿灯)没有找到开源的(百度Apollo 只提供200张的样例下载)

    1. 交通标志

    1.1. 整理好的数据集(交通标志)

    数据集 图片数量 说明 数据在服务器上的保存路径
    常熟数据集 17年 18年的 一共 约4000张图片 DataSetsH/2018changshu/ DataSetsH/2017changshu/
    百度 apollo 开源的 一共 200 张图片(可提供下载的) 百度不提供训练数据集的下载,只提供 200 张样例图片 DataSetsH/baiduApollo/demo_data/
    博世 bosch 数据集 8327 张图片 德国的数据集,已经赛选除了和国内数据集相似的图片,删除了那些差异很大的图片 DataSetsH/BoschSmallTrafficLightsDataSet/my_bosch_data/
    CCTSDB(长沙理工大学) 16124 张图片 这个数据集是基于 自动化的 CTSDB 数据集制的。数据集只有警告、禁止、指示三类,没有细分小类 DataSetsH/CCTSDB/CCTSDB/GroundTruth
    Tinghua100K 交通标志数据集 9000张 (只有九千张有交通标志,不是100K 张有标志,其他的都没标志。) DataSetsH/Tinghua100K/data/
    • 最后训练时,使用了三个数据集:1. Tinghua100K 2. CCTSDB 3. GTSDB
    • 将这三个数据集存放到了同一个文件夹下面,/headless/Desktop/yzn_file/DataSet_traffic_sign/
    • 这三个数据集都是出来好数据格式的,统一的转成了VOC数据集需要的 xml 格式文件。
    • 已Tinghua 100K 数据集为例,截图如下:
      在这里插入图片描述
      三个文件夹分别存放1. jpg图片,2.txt格式的标签(YOLOv3需要的)3. xml格式的标签(VOC数据集格式的,不是数据集自带的。这个是根据数据集自带的json或其他格式的文件转化来的。)

    2. 信号灯(红绿灯)

    2.1. 整理好的数据集(交通信号灯)

    数据集 图片数量 说明 在服务器上的保存路径
    COCO 中的信号灯数据集 一共1292张图片含有交通标志 COCO数据集一共有80个类别,和交通标志相关的是 traffic light 和 stop, 英文的 stop 标志印的是“stop”国内没有这样的数据集,所以无法使用,最后从所有的图片中提取出了含有 “traffic light”标签的图片,下载下来的COCO数据集一共65G, 39万张图片。最后含有交通标志的只有220MB, 1292张的图片 DataSetsH/COCO/myCOCOdata_only_traffic_light/
    driveU 的信号灯数据集 未知 已经将数据集下载了, 下载的图片是 .ttf 格式的需要使用 OpenCV 转成RGB的彩色图像,提供的图像是视频序列的 DataSetsH/driveU_trafficLight/
    LARA 数据集 11180张 图片是连续的视频序列 DataSetsH/lara_trafficLight/Lara3D_UrbanSeq1_JPG
    LISA Traffic Light Dataset(太模糊,不建议使用) 未知 分为白天和黑夜的数据集,黑夜数据集太黑了完全不能用,白天的图片颜色的饱和度也比较低,偏灰白。 DataSetsH/LISA Traffic Light Dataset/
    lyft level 5 见官网 图片是JPEG格式的彩色图片,是视频序列,有的序列没有交通信号灯标志,有的有交通信号灯标志。60G,37万张图片。 DataSetsH/lyft level 5/

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  • 红绿灯

    2019-10-13 15:22:47
    红绿灯倒计时 @[TOC](这里写自定义目录标题) 欢迎使用Markdown编辑器 你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所在这里插入代码片展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以...
    
      
        
        红绿灯倒计时
        
      
      
        
    @[TOC](这里写自定义目录标题)

    欢迎使用Markdown编辑器

    你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器在这里插入代码片展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。

    新的改变

    我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

    1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
    2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
    3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
    4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
    5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能;
    6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
    7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;
    8. 增加了 检查列表 功能。

    功能快捷键

    撤销:Ctrl/Command + Z
    重做:Ctrl/Command + Y
    加粗:Ctrl/Command + B
    斜体:Ctrl/Command + I
    标题:Ctrl/Command + Shift + H
    无序列表:Ctrl/Command + Shift + U
    有序列表:Ctrl/Command + Shift + O
    检查列表:Ctrl/Command + Shift + C
    插入代码:Ctrl/Command + Shift + K
    插入链接:Ctrl/Command + Shift + L
    插入图片:Ctrl/Command + Shift + G
    查找:Ctrl/Command + F
    替换:Ctrl/Command + G

    合理的创建标题,有助于目录的生成

    直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
    输入2次#,并按下space后,将生成2级标题。
    以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

    如何改变文本的样式

    强调文本 强调文本

    加粗文本 加粗文本

    标记文本

    删除文本

    引用文本

    H2O is是液体。

    210 运算结果是 1024.

    插入链接与图片

    链接: link.

    图片: Alt

    带尺寸的图片: Alt

    居中的图片: Alt

    居中并且带尺寸的图片: Alt

    当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

    如何插入一段漂亮的代码片

    博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

    // An highlighted block
    var foo = 'bar';
    

    生成一个适合你的列表

    • 项目
      • 项目
        • 项目
    1. 项目1
    2. 项目2
    3. 项目3
    • 计划任务
    • 完成任务

    创建一个表格

    一个简单的表格是这么创建的:

    项目 Value
    电脑 $1600
    手机 $12
    导管 $1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列 第二列 第三列
    第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

    SmartyPants

    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPE ASCII HTML
    Single backticks 'Isn't this fun?' ‘Isn’t this fun?’
    Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?”
    Dashes -- is en-dash, --- is em-dash – is en-dash, — is em-dash

    创建一个自定义列表

    Markdown
    Text-to-HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

    如何创建一个注脚

    一个具有注脚的文本。2

    注释也是必不可少的

    Markdown将文本转换为 HTML

    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ(n)=(n1)!nN\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 是通过欧拉积分

    Γ(z)=0tz1etdt. \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06Mon 13Mon 20已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

    张三李四王五你好!李四, 最近怎么样?你最近怎么样,王五?我很好,谢谢!我很好,谢谢!李四想了很长时间,文字太长了不适合放在一行.打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?张三李四王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0开始我的操作确认?结束yesno
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

    导出与导入

    导出

    如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

    导入

    如果你想加载一篇你写过的.md文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
    继续你的创作。


    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

    展开全文
  • 交通标志及信号灯(红绿灯)标注数据集

    千次阅读 热门讨论 2020-01-07 17:20:38
    自动驾驶及辅助驾驶都需要对交通标志、交通信号灯进行...这里采集了街景照片、行车记录仪的照片,通过分类整理、标注形成了国内的红绿灯交通标志数据集,交通标志 19000多张 信号灯 3700多张。有问题请留言。 ...

    自动驾驶及辅助驾驶都需要对交通标志、交通信号灯进行识别。基于卷积神经网络 深度学习的方法依赖于标注的数据。目前可以公开的数据都是国外的,国内的交通标志和红绿灯数据非常少。这里采集了街景照片、行车记录仪的照片,通过分类整理、标注形成了国内的红绿灯和交通标志数据集,交通标志 19000多张 信号灯 3700多张。有问题请留言。
    红绿灯数据
    交通标志数据集

    展开全文
  • 红绿灯自动识别

    2018-12-23 21:36:06
    可以用来识别自然环境中的交通灯,标注出其位置和灯的颜色,对于不同的红绿灯图片可能因为各种原因稍有问题,可通过调节HSV的选择范围来使其选择准确
  • 基于OpenCV的红绿灯识别系统,能通过图像识别裁剪出图片中的红绿灯状态。
  • opencv 红绿灯识别 运动物体识别

    热门讨论 2012-05-26 09:30:41
    红绿灯识别 opencv 运动物体识别
  • 借助霍夫圆检测和颜色空间转换实现红绿灯的识别。 当小车距离红灯较远时,图像中红灯所占像素个数少于霍夫圆检测中要求的阈值,所以被舍弃,小车继续行驶。当红灯足够近时霍夫算法检测到圆,之后再对原图进行颜色...
  • 利用CNN进行红绿灯识别

    万次阅读 多人点赞 2019-02-20 20:55:16
    突然想起来我还有个博客,好久不更了,就来个使用tensorflow识别红绿灯的项目吧。 引言 现在深度学习大行其道,目前最火热的深度学习框架就是tensorflow了,tensorflow大幅度的减小了我们使用深度学习的成本。今天...
  • bugku~红绿灯

    2021-04-07 14:18:04
    bugku~红绿灯 下载好附件打开: 是一张gif图片 仔细观察,在闪一定数量后,黄灯开始闪烁,猜测红绿应该是一种加密,不是01就是摩斯,再数一下数,可以发现在红绿交替闪烁8次过后黄灯闪烁 毫无疑问,这是二进制信号 ...
  • 利用MATLAB实现红绿灯识别。红绿灯图像先经过预处理包括灰度话,锐化,滤波,阈值分割;红绿灯图像经过预处理后提取红绿灯目标,最后再将rgb图像转换为hsv图像进行像素点颜色分类和计数,就可以做出红绿灯颜色判定。...
  • 知识点和关键字:定时器 触点比较指令 传送...程序控制1十字路口交通灯控制程序1,使用了一个定时器来控制,该定时器在一个动作周期内,从0开始随着时间经过逐步增大一直到140,使用定时器过程值来控制红绿灯, 如图...
  • 红绿灯代码

    千次阅读 2019-09-27 23:13:31
    这里写自定义目录标生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表... 路灯倒计时 ``` # 欢迎使用Markdown编辑器 你好! 这是你第一次使用 **Markdown编辑器** 所...
  • 截取roi区域 截取roi的区域,也就是说,为了避免多余的干扰因素我们要把红绿灯的位置给截取出来(如下图所示) 截取后的roi(如下图所示) 3.转换hsv颜色空间 HSV颜色分量范围(详细参考原文链接) 一般对颜色空间的...
  • 在实习的期间为公司写的红绿灯检测,基于YOLOv3的训练好的权重,不需要自己重新训练,只需要调用yolov3.weights,可以做到视频或图片红绿灯的检测识别。
  • 红绿灯控制器使用说明及接线图红绿灯控制器使用说明及接线图
  • 这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、...
  • 采用js、h5、css技术实现一个红绿灯的效果,主要使用了js的定时器技术,亮灯顺序为红-黄-绿-黄-红依次无限循环。由灯杆上的绿色、红色按钮控制开关,绿色控制打开,红色控制关闭
  • 计算机视觉OpenCV红绿灯检测

    千次阅读 2020-05-08 15:37:45
    红绿灯检测 本设计中红绿灯检测程序主要有detectColor.py文件和TLState.py两个文件。 在detectColor.py文件中主要是检测被TLState.py分割出来的灯的颜色,首先利用OpenCV中的cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_ BGR2HSV)...
  • 可以作为指示灯,可以随时切换黄灯、绿灯、红灯三种状态的。
  • opencv 红绿灯检测

    2021-03-18 17:36:47
    import cv2 import numpy as np font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX img = cv2.imread(r"E:\jinji\20210315\xiangdui\100cm\rgb\0010.jpg") cv2.imshow("ooo",img) cv2.waitKey() cimg = img hsv = cv2.cvtColor(img,...
  • 实现红绿灯效果

    2021-02-19 17:26:28
    实现效果如图 代码如下 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8">...meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">... body{
  • 人在驾驶过程中会注意红绿灯的信息,而自动驾驶更离不开红绿灯信息,有了红绿灯信息,自动驾驶车辆才能更好地与车路进行交互。本篇分析 Apollo 6.0 中红绿灯检测和识别中的相关算法逻辑及部分代码实现。 先看感知...
  • 基于python的红绿灯识别day2

    千次阅读 2019-08-23 21:10:31
    先用一个简单的方法实现红绿灯识别(基于opencv的模板匹配) 1.先使用美图秀秀,采集足够多的模板用于模板匹配 2.使用python将图片数据按顺序编号 感谢博主做出的贡献...
  • 总共三类:红绿黄,1187张图片,其中,723张红色交通图片,429张绿色交通图片,35张黄色交通图片。 导入库 # import some libs import cv2 import os import glob import random import numpy as np import ...
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空空如也

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