使用OpenCV和Python构建自己的车辆检测模型！ _计算机视觉

概述介绍
我喜欢智慧城市的理念。自动智能能源系统、电网、一键接入端口的想法等等。这是一个令人着迷的概念！老实说，这是一个数据科学家的梦想，我很高兴世界上很多城市都在朝着更智能的方向发展。
智能城市的核心组成部分之一是自动交通管理。这不禁让我思考——我能用我的数据科学知识来建立一个车辆检测模型，在智能交通管理中发挥作用吗？
想想看，如果你能在红绿灯摄像头中集成车辆检测系统，你可以轻松地同时跟踪许多有用的东西：
还有很多例子就不一一列举。应用程序是无止境的！
我们人类可以很容易地在一瞬间从复杂的场景中检测和识别出物体。然而，将这种思维过程转化为机器的思维，需要我们学习使用计算机视觉算法进行目标检测。

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因此在本文中，我们将建立一个自动车辆检测器和计数器模型。以下视频是你可以期待的体验：
注意：还不懂深度学习和计算机视觉的新概念？以下是两门热门课程，可开启你的深度学习之旅：
目录视频中运动目标检测的思想视频中目标检测的真实世界用例视频目标检测的基本概念帧差分图像阈值检测轮廓图像膨胀利用构建车辆检测系统视频中运动目标检测的思想
目标检测是计算机视觉中一个引人入胜的领域。当我们处理视频数据时，它达到了一个全新的水平，复杂性上升了一个等级，但也有回报!
我们可以使用目标检测算法来执行超级有用的高价值任务，如监视、交通管理、打击犯罪等。下面的GIF图演示了这个想法：

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在目标检测中，我们可以执行许多子任务，例如计算目标数量、查找目标的相对大小或查找目标之间的相对距离。这些子任务都很重要，因为它们有助于解决一些最棘手的现实问题。
【使用OpenCV和Python构建自己的车辆检测模型！】如果你希望从头开始学习目标检测，我建议你使用以下教程：
让我们看看一些令人兴奋的现实世界中的目标检测用例。
视频中目标检测的真实世界用例
如今，视频目标检测正被广泛应用于各个行业。使用案例从视频监控到体育广播，再到机器人导航。
好消息是，在未来的视频目标检测和跟踪用例中，可能性是无穷的。这里我列出了一些有趣的应用程序：