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搜索资源列表

  1. hene_opengl翻译版

  2. 国外很出名的 opengl 的翻译版本 教程目录 01：OpenGL窗口 02：多边形 03：添加颜色 04：旋转 05：3D空间 06：纹理映射 07：光照和键盘 08：混合 09：移动图像 10：3D世界 11：飘动的旗帜 12：显示列表 13：图像字体 14：图形字体 15：纹理图形字 16：雾 17：2D图像文字 18：二次几何体 19：粒子系统 20：蒙板 21：线的游戏 22：凹凸映射 23：球面映射 24：扩展 25：变形 26：反射 27：影子 28：贝塞尔曲面 29：Blt函

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-10-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：gl775307284

  1. opencv-lane-vehicle-track-master.zip

  2. 长途驾驶、疲劳驾驶是引发车祸的主要原因之一。其发生的直接原因，主要是因为车辆在驾驶员意识之外偏离了本车道，从而引发与旁边车道或者对面来车的碰撞。因此，需要先进的设备，可以自动探测识别车道，动态跟踪车道线，并预算出未来数秒内车辆的运行状态，在判断出车辆在一定时间之后就要偏离出本车道时，如果没有检测到本车转向灯信号（说明不是驾驶员有意识地要并道或转向），则发出预警信号，提醒驾驶员。具有关部门交通事故分析报告，驾驶员如果能提前数秒甚至几分之一秒采取措施，绝大部分的车祸都是可以避免或者降低伤害程度的。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-04-01
    • 文件大小：76546048
    • 提供者：u011772226

  1. 基于opencv车辆检测压黄线检测

  2. 随着道路监控系统的日益完善，大量复杂的交通视频加重了交警部门的工作压力，因此建立智能交通监测模型成为路况监控自动化的关键。本文基于OpenCV开发平台，利用OpenCV的基本函数与运动物体跟踪原型，通过视频处理构建了交通监控模型，对所涉及的运动背景提取、阴影去除运动检测、形态学处理以及碰撞检测等核心技术进行了代码实现。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：MIge_

  1. AutoRCCar：OpenCV Python神经网络自主RC Car-源码

  2. 汽车遥控车 Python3 + OpenCV3 观看自动驾驶 该项目使用Raspberry Pi，Arduino和开源软件构建了自动驾驶RC汽车。 Raspberry Pi从摄像头模块和超声传感器收集输入，然后将数据无线发送到计算机。 计算机分别处理输入图像和传感器数据以进行目标检测（停车标志和交通信号灯）和避免碰撞。 神经网络模型在计算机上运行，​​并根据输入图像进行转向预测。 然后将预测结果发送到Arduino以进行RC汽车控制。 使用Anaconda设置环境 在计算机上安装 使用该项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42109598

  1. Python_OpenCV_ADAS：OpenCV启用和禁用파이썬언어를사썬언어를스용한스템-源码

  2. 队名：전보통신 项目：OpenCV라이브러리와Python을사용한보조시스템환경 능기능 전처리 高斯模糊 坎尼边缘 投资回报率集 인식 霍夫变换 左车道，右车道分隔 斜率，截距구하기 탈시이탈시경고-LDW（车道变形警告）구현 탈시이탈시 검출 使用YOLO进行汽车检测 경고-FCW（向前碰撞警告）구현 하정거리이하 yolo모델

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：67584
    • 提供者：weixin_42099858

  1. 基于摄像头的2d特征跟踪：特征跟踪模块，用于评估自动车辆碰撞检测系统的各种检测器描述符组合-源码

  2. 基于相机的2D特征跟踪 这是功能跟踪模块，用于评估自动车辆碰撞检测系统的各种检测器/描述符组合。 该项目包括四个部分： 加载图像，设置数据结构并将所有内容放入环形缓冲区以优化内存负载。 集成了几个关键点检测器，例如HARRIS，FAST，BRISK和SIFT，并就关键点数量和速度进行了比较。 使用蛮力以及FLANN方法提取和匹配描述符。 以不同的组合测试各种算法，并就某些性能指标进行比较。 本地运行的依赖项 cmake> = 2.8 所有操作系统： make> = 4.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42134537

  1. SFND_3D_Object_Tracking：该项目的目的是处理2D摄像头和3D激光雷达数据，以估计一系列KITTI视频数据帧中从自我汽车到前车的碰撞时间-源码

  2. 3D对象追踪 项目描述 该项目的目的是使用来自KITTI Vision Benchmark Suite的摄像机和激光雷达数据序列来估计自动驾驶汽车的碰撞时间。 对于相机图像，我们使用深度学习（YOLO）检测对象，并根据关键点检测，描述和匹配的输入跟踪这些对象。 我们使用YOLO边界框作为参考，将摄像机图像中的区域与3D空间中的激光雷达点相关联。 本地运行的依赖项 cmake> = 2.8 所有操作系统： make> = 4.1（Linux，Mac），3.81（Windows） Li

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：156237824
    • 提供者：weixin_42113380