目标识别器
可执行脚本列表：
yarn start：在开发模式运行应用程序。yarn test：在交互式监视模式运行测试。yarn build：构建到应用程序build文件夹，并优化构建以获得最佳性能。yarn eject：删除单个构建依赖项，所有配置文件和传递依赖项将被删除。
交通标识识别
当前话题为您枚举了最新的交通标识识别。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
虎牙滑块坐标识别.e
虎牙滑块坐标识别,自动获取滑动二维码坐标,取出来的坐标不是特别准确,成功率能达到百分之80,还是挺不错的,就分享出来给大家学习学习,谢谢!
【交通标志识别】使用hog特征SVM实现交通标志识别Matlab代码
基于hog特征和支持向量机(SVM)的方法，在Matlab中实现了交通标志的识别。
OpenCV运动目标识别代码解析
OpenCV运动目标识别代码解析
此项目提供完整的OpenCV运动目标识别代码，并对其进行详细解析，帮助开发者理解其原理和实现方法。
代码功能:
利用OpenCV库函数实现运动目标的检测和提取。
通过背景建模和图像差分技术，将运动目标从背景中分离。
可应用于视频监控、人机交互等领域。
代码解析:
道路交通标识牌检测数据集
本数据集包括用于检测道路交通标识牌的图像和标记。提供 Python 脚本以进行目标检测。
基于C++的车标识别源码
基于C++的车标识别源码
Haar 特征目标识别 C++ 代码
这是一个完整的 C++ 项目代码，可以帮助你利用 Haar 特征训练识别你感兴趣的目标，比如手或者人脸。这个项目需要 OpenCV 2.1 库和 VS2008。
基于opencv与yolo的目标识别案例
运行非常好，由于文件太大，请自己下载yolov3.weights添加到yolo-coco文件夹下面
应用标识
登录页面需要两张图片，嫌麻烦的话可以直接截图再抠图。
自动驾驶系统交通标志标线识别与响应规范
4.4 测试设备与要求：- 采样频率至少100Hz，确保数据实时性。- 精度要求严格，速度误差0.1km/h内，位置误差0.03m内，加速度误差0.1m/s²内。
5 测试通过条件：- 自动驾驶状态下完成测试，符合规定要求。- 所有必选与选测项目一次性通过，软硬件不变更。- 遵守交通规则，功能正常，