OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 车辆检测器 这是一个交通监控系统的项目。 使用OpenCV和YOLOv8实现如下功能，实时车辆检测、车辆跟踪、实时车速检测，以及检测车辆是否超速。 跟踪代码如下，赋予每个目标唯一ID，避免重复计算。 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪 OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆

一、什么是OpenCV OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法，包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。 OpenCV是一个跨平台的库，支持多种操作系统，包括Linux、Windows、Android、Mac OS和iOS等。它使用C++编写，同时也提供了Python、Java、MATLAB等语言的接口，方便不同编程语言的开发者使用。由于OpenCV的开源性和跨平台性，它已经成为计算机视觉领域最受欢迎的库之一，广泛应用于工业检测、医学影像处理、智能交通系统、安防监控系统、机器人视觉、游戏开发等领域。

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基于TensorFlow+OpenCV的焊缝识别 文章地址： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/124505827

PDF高清带书签，清华大学出版社。 Gary Bradski Adrian Kaehler 著 于仕琪 刘瑞祯 译 版次：2009年10月第1版

系统相关介绍博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/129935028 摘要： 车牌识别是一项重要的模式识别研究方向，具有广泛的应用。它被视为安全和交通运行的核心技术，可用于自动收费、交通管制、边境保护、车辆盗窃等重要领域。然而，在某些情况下，由于车牌颜色不同而无法很好地工作。因此，车牌识别不仅具有广泛的应用，而且具有重要的研究意义。 本文提出了一种基于OpenCV和SVM的车牌识别系统。该系统通过对车牌图像进行预处理、特征提取和分类，实现对车牌的自动识别。具体来说，本文首先对车牌图像进行预处理，包括图像增强、去噪、二值化等操作，提高车牌图像的质量。然后，本文采用颜色特征、形状特征和纹理特征对车牌图像进行特征提取，提高车牌图像的识别准确性。最后，本文采用SVM算法对车牌图像进行分类，实现对车牌的自动识别。通过实验验证，本文所设计的车牌识别系统具有较高的识别准确性和速度，可以满足实际应用的需求。

于老师编写的学习opencv中文版，在网上下载的，提供给大家

中文扫描版，加了一部分的标签，还比较清晰，没有找源码了，找到了再传上来

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