detected_vehicles函数代码

在`pgie_src_pad_buffer_probe`回调函数中，如果涉及到处理检测到的车辆（detected objects），通常会涉及到编码这些对象的内容，这一步骤可能包括调用`nvds_obj_enc_start_encode`函数[^1]。然而，具体的`detected_vehicles`函数代码并未直接给出，因为它似乎涉及到NVIDIA深度学习推理引擎（NVIDIA DeepStream SDK）的内部实现细节。

要了解这个函数，我们可能会关注OpenCV或者其他深度学习库中车牌识别的部分，比如车牌识别应用中可能有一个`process_frame`或`detect_and_decode_license_plates`之类的函数，该函数会对每一帧图像执行物体检测（如YOLO或SSD）和后续的文字识别（OCR）[^2]。这部分代码通常包括：

1. **物体检测**：使用预训练模型对图像进行目标检测，提取疑似车牌区域。

   cv::Mat cropped_roi = detectObjectsInFrame(frame);

2. **车牌切割与增强**：从检测结果中裁剪并可能进行增强处理以提高OCR性能。

   cv::Rect licensePlateROI = findLargestContour(cropped_roi);
   cv::Mat licensePlate = frame(licensePlateROI);
   // 可能包括灰度化、二值化等操作

3. **文字识别**：使用OCR算法识别裁剪后的车牌文字。

   std::string licensePlateText = recognizeLicensePlate(licensePlate);

4. **结果存储或显示**：将识别结果保存到文件或显示在屏幕上。

   saveLicensePlateToDatabase(licensePlateText);
   displayDetectedVehicleInfo(frame, licensePlateROI, licensePlateText);

请注意，这段代码并不是完整的`detected_vehicles`函数，而是车牌识别过程的一部分。实际的`detected_vehicles`函数可能会整合这些步骤，并且具体实现依赖于你使用的库和框架。如果你想要深入了解，可能需要查阅相关开源项目或文档。