输入图片都是要用一个小车上的摄像头拍的，而且一次识别两个图形，如果你觉得难做，可以先用画图上画的图形做输入文件

qq_31080665 2017-03-23 09:50:55

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文末有有道翻译的版本，翻译的不准确的地方再来对照英文就清楚了中文版本：摘要这个实验的目的是用树莓派搭建一个小车，期望它能跟随黑线并识别特定的图像等等。利用OpenCV对摄像机图像进行处理，图像识别的主要方法是模板匹配。为了提高识别的准确性，需要在匹配之前对图像进行处理。介绍研究人员已经在之前的实验中(使用Arduino)建造了这辆车。因此，最初的想法是用树莓派代替Arduino。Pi和MCU的不同之处在于Pi有

搬砖是真的难受。。。。可是我菜我快乐啊哈哈哈，博主前两天和老师说了说，能不能用我自己的nano做一个人脸识别(确认是主人)+手势识别(给小车提供命令)，然后stm32+2640(避障+路线规划)+声源(唤醒小车)这个东西能不能做为自己的毕业设计，老师说没问题，于是乎博主就开始搞怪啊哈哈哈，还是想唠叨几句，博主在9月份有的这个想法，然后各种碰壁各种头大，毕竟没有人给自己指路，自己摸索来还是很难受的...

小车循迹就会用到这一点，这里可以将图像二值化（根据要识别线的颜色来调整阈值，可以识别同一颜色的多条线o！或者使用霍夫变换进行形状识别来检测多条直线，这里就没有什么颜色之分了），然后通过线性回归对图像进行运算，可以返回一个关于对象line的的各个参数，再将这些参数传递给MCU，对小车的运动进行处理。3）上述两种方法其实都是具有一定的局限性的，而且精度不高，所以我更喜欢使用神经网络训练大模型，然后导入到摄像头中进行识别，但是这种对硬件要求较高，对算力的需求比较大。

经过这次智能快递机器人以及其中的人脸识别算法研究，我整理了各项资料，结合如今国内人脸识别技术和快递行业的发展，得出以下两点结论：1)传统人脸识别技术一直都是以光照图像为识别依据，是最基本也是最普遍的识别方式，已经过了数十年的历史考验。但任何事物都难以达到完美的情况，在周围环境光线和气温发生变化的情况下，识别效果会受到抑制，在实际应用中存在不稳定因素，无法充分满足用户的需求。目前比较先进的可解决替代方案为三维动态面部识别和热成像识别，但技术成本昂贵，且不够成熟。

学校：温州大学队伍名称：春华秋实参赛队员：陈俊达、程先春、倪世杰带队教师：王峰简介：目前自动驾驶话题非常火热，近几年华为、特斯拉、谷歌、百度等大型互联网公司都在进行关于这方面的研究。本文设计了基于恩智浦 RT1064芯片的智能小车，以 keil5为开发环境，利用基于 MT9V03X的总钻风数字摄像头作为传感器实现道路识别，使用 S3010转向舵机控制小车转向，依靠 RS380大电机和编码器构成闭环回路控制小车速度。该小车车模利用摄像头采集到赛道数据，根据差比和判断出图像上灰度跳变点即为赛道边缘，计.

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