智能车极速越野组视觉

### 关于智能车极速越野组视觉系统的探讨

#### 视觉系统的重要性
在智能车极速越野比赛中，视觉系统扮演着至关重要的角色。该系统不仅负责识别赛道环境，还需处理复杂的地形变化和障碍物检测等问题[^1]。

#### 主要组成部分
1. **摄像头模块**
- 使用高分辨率摄像头获取实时图像数据。
- 包括灰度化、二值化等操作以简化后续计算过程。
- 应用滤波算法去除噪声干扰，提高特征提取精度[^4]。

3. **目标检测与跟踪**
- 利用机器学习模型实现对特定标志物（如路标、终点线）的有效定位。
- 结合卡尔曼滤波器预测车辆未来可能的位置分布情况，从而调整行驶路线[^5]。

4. **决策控制逻辑**
- 基于感知到的信息制定合理的加速减速策略。
- 当遇到急转弯或其他危险状况时及时发出警告信号并采取相应措施。

import cv2
from imutils import resize

def preprocess_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (5, 5), 0)
    _, threshed_img = cv2.threshold(blurred_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

    return threshed_img


image = "sample.jpg"
processed_image = preprocess_image(image)
cv2.imshow('Processed Image', processed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()