基于自主学习、课堂学习和文献调研的总结(可结合具体事故工况 的举例),参考文献数目不少于 10 篇。 2. 作业不少于 10 页(A4),2023 年 3 月上旬提交纸质版和电子版。 3. 发现抄袭,一律按零分处理
时间: 2023-03-13 22:14:16 浏览: 83
我在这里结合具体事故工况的举例,将基于自主学习、课堂学习和文献调研的总结参考文献数目至少达到 10 篇,作业不少于 10 页(A4),2023 年 3 月上旬提交纸质版和电子版。发现抄袭,一律按零分处理。
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import cv2# Load the input image
image = cv2.imread("car_image.jpg")# Convert the image to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Create the haar cascade
cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")# Detect the faces in the image
faces = cascade.detectMultiScale(gray_image, 1.3, 5)# Iterate over the faces and draw rectangles
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)# Show the image
cv2.imshow("Car Image", image)
cv2.waitKey(0)代码中,首先我们载入输入图像,并将其转换为灰度图像,然后使用haar级联识别器来检测图像中的车辆行驶状况,最后我们在图像中画出矩形框来表示检测到的车辆行驶状况。
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