智能车摄像头组避障代码

智能车摄像头组用于避障的主要代码通常涉及到计算机视觉技术和机器学习算法。这里是一个简化的概述：

# 引入必要的库
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model

def preprocess_image(image):
    # 图像预处理，如灰度化、归一化、resize等
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    resized = cv2.resize(gray, (64, 64))
    return resized / 255.0

def object_detection(image):
    # 使用模型进行物体检测
    model = load_model('obstacle_detection.h5')
    input_data = preprocess_image(image)
    predictions = model.predict(np.array([input_data]))
    
    # 根据预测结果判断是否存在障碍物
    if predictions[0][0] > threshold: # 阈值设定
        return True
    else:
        return False

# 主循环获取摄像头图像并避障
while True:
    frame = cap.read()
    if detect_obstacle(frame):
        apply_stopping_or_avoidance措施() # 调用相应的避障策略

这个例子中，我们首先捕获摄像头视频流，然后对每一帧进行预处理，通过训练好的深度学习模型识别是否存在障碍物。如果检测到障碍物（概率超过阈值），车辆会采取停止或避免碰撞的措施。