开题报告-毕设如何选题-计算机视觉项目大集合(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)

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	def from_pic(self):
		self.thread_run = False
		self.pic_path = askopenfilename(title="选择识别图片", filetypes=[("jpg图片", "*.jpg")])
		if self.pic_path:
			img_bgr = predict.imreadex(self.pic_path)
			self.imgtk = self.get_imgtk(img_bgr)
			self.image_ctl.configure(image=self.imgtk)
			resize_rates = (1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4)
			for resize_rate in resize_rates:
				print("resize_rate:", resize_rate)
				r, roi, color = self.predictor.predict(img_bgr, resize_rate)
				if r:
					break
			#r, roi, color = self.predictor.predict(img_bgr, 1)
			self.show_roi(r, roi, color)

图像去雾去雨+目标检测+单目测距结合

0.0实时感知本车周围物体的距离对高级驾驶辅助系统具有重要意义，当判定物体与本车距离小于安全距离时便采取主动刹车等安全辅助功，
0.1这将进一步提升汽车的安全性能并减少碰撞的发生。上一章本文完成了目标检测任务，接下来需要对检测出来的物体进行距离测量。
1.首先描述并分析了相机成像模型，推导了图像的像素坐标系与世界坐标系之间的关系。
2.其次，利用软件标定来获取相机内外参数并改进了测距目标点的选取。
3.最后利用测距模型完成距离的测量并对采集到的图像进行仿真分析和方法验证。
传送门链接------------->：单目测距

代码


        for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
        img = torch.from_numpy(img).to(device)
        img = img.half() if half else img.float()  # uint8 to fp16/32
        img /= 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
        if img.ndimension() == 3:
            img = img.unsqueeze(0)

        # Warmup
        if device.type != 'cpu' and (old_img_b != img.shape[0] or old_img_h != img.shape[2] or old_img_w != img.shape[3]):
            old_img_b = img.shape[0]
            old_img_h = img.shape[2]
            old_img_w = img.shape[3]
            for i in range(3):
                model(img, augment=opt.augment)[0]

        # Inference
        t1 = time_synchronized()
        with torch.no_grad():   # Calculating gradients would cause a GPU memory leak
            pred = model(img, augment=opt.augment)[0]
        t2 = time_synchronized()
         distance=object_point_world_position(u, v, h, w, out_mat, in_mat):

路径规划

本节针对越野场景路径规划问题，采用栅格法建立障碍物、威胁物和越野道路模型，模拟真实的越野环境场景。

引入方向变化惩罚和局部区域复杂度惩罚来优化A算法，使算法规划出的路径更平滑，算法效率更高效。
采用改进 Floyd 算法对路径进行双向平滑，并且进行了防碰撞处理，来确保规划出路径的安全可靠性。
仿真结果表明，所改进的 A算法与传统算法相比较，效率提高了 30%，拐点数减少了4
倍，所提算法能够在越野环境多重因素综合影响以及不同车辆性能和任务的要求下快速的规划出安全的路径。
传送门链接---------------->:A star

代码

###############创建A-Star类############
class AStar:
    
    # 描述AStar算法中的节点数据
    class Node:  
        #初始化
        def __init__(self, point, startPoint,endPoint, g=0,w=1,p=1):
            self.point = point  # 自己的坐标
            self.father = None  # 父节点
            self.g = g       # g值，g值在用到的时候会重新算
            
            # 计算h值，采用曼哈顿距离
            #self.h = (abs(endPoint.x - point.x) + abs(endPoint.y - point.y)) * 10  
            
            #采用欧几里得距离
            #self.h = math.pow((math.pow((endPoint.x - point.x),2) + math.pow((endPoint.y - point.y),2)),0.5)*10
            
            #采用对角距离
            pp=(1-p)+0.2*math.exp((math.pow((math.pow((endPoint.x - point.x),2) + math.pow((endPoint.y - point.y),2)),0.5))/(math.pow((math.pow((endPoint.x - startPoint.x),2) + math.pow((endPoint.y - startPoint.y),2)),0.5)))
            Diagonal_step = min((endPoint.x - point.x),(endPoint.y - point.y))
            straight_step = (abs(endPoint.x - point.x) + abs(endPoint.y - point.y)) - 2*Diagonal_step
            self.h  =(straight_step + math.pow(2,0.5)*Diagonal_step)*10*pp
            #print(pp)


            
    #初始化A-start
    def __init__(self, map2d, startPoint, endPoint, passTag=1.0):#map2d地图信息，startPoint起点, endPoint终点, passTag=1.0为不可行驶区域

        # 开启表
        self.openList = []
        # 关闭表
        self.closeList = []
        # 寻路地图
        self.map2d = map2d
        # 起点终点
        if isinstance(startPoint, Point) and isinstance(endPoint, Point):
            self.startPoint = startPoint
            self.endPoint = endPoint
        else:
            self.startPoint = Point(*startPoint)
            self.endPoint = Point(*endPoint)
 
        # 不可行走标记
        self.passTag = passTag
 
    def getMinNode(self):
        """
        获得openlist中F值最小的节点
        :return: Node
        """
        currentNode = self.openList[0]
        for node in self.openList:
            if node.g + node.h < currentNode.g + currentNode.h:
                currentNode = node
        return currentNode#返回最小代价的点

停车位检测

基于深度学习的鱼眼图像中的停车点检测和分类是为二维物体检测而开发的。我们的工作增强了预测关键点和方框的能力。这在许多场景中很有用，因为对象不能用右上的矩形“紧密”表示。
一个这样的例子，道路上的任何标记，由于透视效果，在现实世界中的对象矩形不会在图像中保持矩形，所以关键点检测显得格外重要。鱼眼图像还呈现了观察到这种现象的另一种场景，由于鱼眼宽广的视角，可以扑捉更多画像

链接：停车位检测

在这里插入图片描述

代码

#全部代码可加qq1309399183
def train():
    #parses command line args
    args = parse_args()

    #parses args from file
    if args.config_file is not None:
        cfg_from_file(args.config_file)

    if (args.FIX_MODEL_CHECKPOINT):
      args.FIX_MODEL_CHECKPOINT = args.FIX_MODEL_CHECKPOINT.replace(" ", "")
      args.FIX_MODEL_CHECKPOINT = args.FIX_MODEL_CHECKPOINT.replace("=", "")
      cfg.RESUME_CHECKPOINT = args.FIX_MODEL_CHECKPOINT
      cfg.CHECK_PREVIOUS = False
      if (os.path.exists(cfg.RESUME_CHECKPOINT) == False):
          print('Exiting the process as asked model for resuming is not found')
          exit()

    if (args.RESUME_CHECKPOINT):
      cfg.RESUME_CHECKPOINT = args.RESUME_CHECKPOINT

    if (args.LOG_DIR):
      cfg.EXP_DIR = args.LOG_DIR

    cfg.LOG_DIR = cfg.EXP_DIR

    if (args.PHASE):
      cfg.PHASE = []
      cfg.PHASE.append(args.PHASE)

    if (args.EVAL_METHOD):
      cfg.DATASET.EVAL_METHOD = args.EVAL_METHOD

    #for backward compatibility
    if cfg.DATASET.DATASET == 'psd':
      cfg.DATASET.DATASET = 'tiod'

    if cfg.DATASET.BGR_OR_RGB == True:
        #cfg.DATASET.PIXEL_MEANS = (123.68, 116.78, 103.94)
        #cfg.DATASET.PIXEL_MEANS = (123, 117, 104)
        cfg.DATASET.PIXEL_MEANS = (128.0, 128.0, 128.0) # simpler mean subtraction to keep data in int8 after mean subtraction

    print("cfg: ", cfg)

    for phase in cfg.PHASE:
      cfg_dir = cfg.LOG_DIR + '/' + phase + '_cfg/'
      os.makedirs(os.path.dirname(cfg_dir), exist_ok=True)
      shutil.copy(args.config_file, cfg_dir)

    # to making every run consistent # TII
    np.random.seed(100)
    torch.manual_seed(100)
    torch.cuda.manual_seed(100)
    random.seed(100)
    torch.cuda.manual_seed_all(999)
    torch.backends.cudnn.enabled = False

    train_model()

if __name__ == '__main__':
    train()

图像雾去雨与目标检测

针对不同的天气则采取不同的图像前处理方法来提升图像质量。
雾天天气时，针对当下求解的透射率会导致去雾结果出现光晕、伪影现象，本文采用加权最小二乘法细化透射率透。
针对四叉树法得到的大气光值不精确的问题，改进四叉树法来解决上述问题。将上述得到的透射率和大气光值代入大气散射模型完成去雾处理；
在图像处理后加入目标检测，提高了目标检测精度以及目标数量。

下图展现了雾天处理后的结果
图第一列为雾霾图像，第二列为没有加入图像处理的目标检测结果图，第三列为去雾后的目标检测结果图。

在这里插入图片描述

无人机检测

反无人机目标检测与跟踪的意义在于应对无人机在现实世界中可能带来的潜在威胁，并保障空域安全。以下是这方面的几个重要意义：
空域安全：无人机的广泛应用给空域安全带来了新的挑战。通过开展反无人机目标检测与跟踪研究，可以及时发现和追踪潜在的无人机入侵行为，确保空域的安全和秩序。
防范恶意活动：无人机技术的快速发展也为一些恶意活动提供了新的工具和手段，如无人机进行窥探、非法监听、破坏等。反无人机目标检测与跟踪的研究可以帮助及时发现和阻止这些恶意活动，维护社会的稳定和安全

。
传送门链接-------------->:无人机检测

在这里插入图片描述

yolov8双目测距-yolov8+sgbm（原理+代码）

工作流程：
相机标定：使用棋盘格或者其他标定图案，对双目相机进行内外参数标定，获取相机的焦距、主点坐标、畸变系数以及两个相机之间的相对位置关系（旋转和平移矩阵）。
图像校正与同步：分别从左右相机获取图像并对图像进行校正，消除镜头畸变。确保两幅图像的同步采集，以便后续的立体匹配。
SGBM立体匹配：应用SGBM算法对校正后的左右图像进行匹配，生成视差图。
在这里插入图片描述

标签：img,检测,代码,算法,cfg,开题,识别
From： https://blog.csdn.net/cv_2025/article/details/142585282

开题报告-毕设如何选题-计算机视觉项目大集合(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)

yolo系列及创新点和应用(测距测速等)：

路径规划系列：

姿态估计、人脸识别、人体关键点、手势识别系列：

3d 目标检测 3d姿态估计

图像增强图像处理图像去噪系列

车道线识别系列

车辆跟踪及测距

yolov5 deepsort 行人/车辆（检测 +计数+跟踪+测距+测速）

目标跟踪

车道线识别

语义分割

姿态识别

图像分类

交通标志识别

表情识别、人脸识别

疲劳检测

车牌识别

代码

图像去雾去雨+目标检测+单目测距结合

代码

路径规划

代码

停车位检测

代码

图像雾去雨与目标检测

无人机检测

yolov8双目测距-yolov8+sgbm（原理+代码）

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