Configurer les systèmes Linux pour prendre en charge le développement intelligent de l'optimisation des transports et des feux de circulation

Configurez le système Linux pour prendre en charge le développement du transport intelligent et l'optimisation des feux de circulation

Avec la congestion croissante du trafic urbain et les accidents de la route fréquents, les systèmes de transport intelligents et l'optimisation des feux de circulation sont devenus la clé pour résoudre les problèmes de circulation. À l'ère de l'information, le système Linux, en tant que système d'exploitation doté d'une forte stabilité et d'une grande flexibilité, est largement utilisé dans le développement de transports intelligents et l'optimisation des feux de circulation. Cet article décrira comment configurer un système Linux pour prendre en charge le développement intelligent de l'optimisation des transports et des feux de circulation, et fournira quelques exemples de code.

1. Installez le système Linux

Pour commencer à configurer le système Linux, vous devez d'abord sélectionner la distribution appropriée et l'installer. Les distributions Linux courantes incluent Ubuntu, CentOS, Debian, etc., qui offrent toutes une meilleure stabilité et facilité d'utilisation. Lorsque vous choisissez une distribution, vous pouvez choisir en fonction de vos besoins et de votre familiarité. Le processus d'installation est relativement simple et ne sera pas décrit en détail ici.

2. Installez l'environnement de développement

Après avoir terminé l'installation du système Linux, vous devez installer un environnement de développement adapté au développement de l'optimisation des transports intelligents et des feux de circulation. Les environnements de développement couramment utilisés incluent le compilateur GCC, l'interpréteur Python, l'environnement de développement Java, etc. Ce qui suit utilise le système Ubuntu comme exemple pour présenter comment installer ces environnements de développement.

1. Installez le compilateur GCC

Exécutez la commande suivante dans le terminal pour installer le compilateur GCC :

sudo apt update
sudo apt install gcc

2. Installez l'interpréteur Python

Exécutez la commande suivante dans le terminal pour installer l'interpréteur Python :

sudo apt update
sudo apt install python3

3. Installer l'environnement de développement Java

Exécutez la commande suivante dans le terminal pour installer l'environnement de développement Java :

sudo apt update
sudo apt install default-jdk

3. Installez les outils et bibliothèques de développement nécessaires

Après avoir terminé l'installation de l'environnement de développement, vous devez également installer quelques outils de développement et bibliothèques nécessaires, afin de développer des applications pour l'optimisation des transports intelligents et des feux de circulation. Ce qui suit utilise le langage C++ comme exemple pour présenter comment installer les outils de développement et les bibliothèques nécessaires.

1. Installer OpenCV

OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui fournit une richesse d'algorithmes de traitement d'image et de vision industrielle. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour installer OpenCV :

sudo apt update
sudo apt install libopencv-dev

2. Installer la bibliothèque Boost

Boost est une bibliothèque C++ dotée de fonctionnalités étendues qui contient un grand nombre d'outils et d'algorithmes. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour installer la bibliothèque Boost :

sudo apt update
sudo apt install libboost-all-dev

4. Écrivez des exemples de code

Après avoir terminé l'installation des outils de développement et des bibliothèques, vous pouvez écrire des exemples de code pour l'optimisation des transports intelligents et des feux de circulation. Voici un exemple de code qui utilise OpenCV pour implémenter la reconnaissance de plaque d'immatriculation par image :

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("car.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
    cv::Mat gray;
    cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    cv::CascadeClassifier classifier;
    classifier.load("haarcascade_russian_plate_number.xml");

    std::vector<cv::Rect> plates;
    classifier.detectMultiScale(gray, plates, 1.1, 3);

    for (const auto& plate : plates)
    {
        cv::rectangle(image, plate, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    cv::imshow("Image", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

Le code ci-dessus utilise la classe CascadeClassifier d'OpenCV pour la reconnaissance de plaque d'immatriculation. Lisez d’abord une image de véhicule et convertissez-la en une image en niveaux de gris. Chargez ensuite le classificateur de plaque d'immatriculation formé et effectuez une détection de cible multi-échelle sur l'image en niveaux de gris pour trouver la zone de plaque d'immatriculation possible. Enfin, la zone de plaque d'immatriculation trouvée est tracée sur l'image originale et les résultats sont affichés.

5. Résumé

En configurant le système Linux pour prendre en charge le développement de transports intelligents et l'optimisation des feux de circulation, nous pouvons plus facilement développer des applications associées. Cet article présente brièvement l'installation du système Linux, l'installation de l'environnement de développement, l'installation des outils de développement et des bibliothèques nécessaires, ainsi qu'un exemple de code d'utilisation d'OpenCV pour implémenter la reconnaissance de plaque d'immatriculation d'image. J'espère que ce contenu vous sera utile dans le développement du transport intelligent et l'optimisation des feux de circulation.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!