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标志牌引言 现在深度学习大行其道
可以用来识别自然环境中的交通灯，标注出其位置和灯的颜色，对于不同的红绿灯图片可能因为各种原因稍有问题，可通过调节HSV的选择范围来使其选择准确
在实习的期间为写的红绿灯检测，基于YOLOv3的训练好的权重，不需要自己重新训练，只需要调用yolov3.weights，可以做到视频或图片中红绿灯的检测识别。
检测的小小实践，现以“软件工程文档”的形式整理以下。只是一个总体的流程，不会面面俱到，介绍太多的细节，有问题的朋友，欢迎交流，也请大神不吝赐教。 1 需求规格说明 在无人驾驶中，路口
的识别问题十分关键，无人驾驶汽车根据识别的结果采取不同的措施，比如：如果检测到红灯，则在路口等待，直到绿灯亮起后继续行驶；如果检测到绿灯，则直接通过路口。因此，能否准确
各位大侠米 小弟有关视觉的设计，需要检测红绿灯的颜色变化，在视频中如何处理？ 使用工具：Opencv C++ 谢谢
街景红绿灯图像中对红绿灯对红绿灯自动识别并在图像右下角用文字标出当前红绿灯的状态。用opencv编写。求这道题的解题思路或者代码。
首先划定感兴趣区域，先利用yuv分量中的v分量对灯进行定位，定位之后对灯的颜色通过RGB进行判断，取灯位置对应的像素值的平均，通过RGB中RG的差值判断是红灯还是绿灯，根据宁可不判也不能判错的原则，黄灯不判，放宽对红灯的要求红灯差值+30再和绿灯差值进行比较。 不用去现场就能知道的：晚上有车辆在灯附近路过的时候很容易误判，白天逆光或者顺光的时候，灯的亮度和周围的差距不会很大，稍微极限的时刻还是解
突然想起来我还有个博客，好久不更了，就来个使用tensorflow识别
的项目吧。 引言 现在深度学习大行其道，目前热的深度学习框架就是tensorflow了，tensorflow大幅度的减小了我们使用深度学习的成本。今天我们就利用tensorflow来训练一个可以识别
的项目（训练数据来自MIT开源的数据集）。 首先先明确一下，要完成一个CNN项目的训练和使用，至少需要一下N个步骤：...
基于OpenCV的红绿灯识别系统，能通过图像识别裁剪出图片中的红绿灯状态。
我在检测时是先用Canny检测边缘，然后再用HoughCircles进行圆的检测，但是效果十分不理想，有时什么都检测不出，有时检测出一堆圆但就是没有我想要的那个，的结果是得到一堆圆里面有想要的，但是无用圆数量太多了。我该怎么操作才能更加准确地检测呢？
借助霍夫圆检测和颜色空间转换实现红绿灯的识别。 当小车距离红灯较远时，图像中红灯所占像素个数少于霍夫圆检测中要求的阈值，所以被舍弃，小车继续行驶。当红灯足够近时霍夫算法检测到圆，之后再对原图进行颜色空
实际到路上拍照回来，然后裁剪出红绿灯，适合opencv + adaboost模型训练
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