计算机视觉改变城市交通的方式：编程实现

随着计算机视觉技术的快速发展，它正逐渐重塑着城市交通的面貌。计算机视觉结合了图像处理、模式识别等技术，使得计算机能够理解和解释图像或视频数据。在城市交通领域，计算机视觉可以应用于交通监控、智能交通系统以及自动驾驶等方面。本文将详细介绍计算机视觉在城市交通中的应用，并提供相应的源代码。

1. 交通监控与违规检测
   计算机视觉可以通过监控摄像头实时获取交通场景的图像或视频数据，并利用图像处理和模式识别算法进行分析。例如，可以使用目标检测算法来检测并跟踪交通场景中的车辆、行人等目标。同时，结合车牌识别算法，可以实现对违规停车、闯红灯等交通违规行为的检测与记录。以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用OpenCV库进行车辆检测：

import cv2

# 加载预训练的车辆检测模型
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('path/to/model.prototxt'<