本文介绍了计算机视觉在交通领域的应用，包括交通监控与安全、交通流量分析和驾驶辅助系统。通过图像和视频处理，能提升交通安全、监控交通流量和优化驾驶体验。文中还提供了OpenCV库在车辆检测、交通流量计算和车道线识别方面的源代码示例。
计算机视觉在交通领域有多个重要的应用。通过使用图像和视频处理技术，计算机视觉可以帮助交通管理部门和相关行业提高交通安全性、监控交通流量以及改进交通运输效率。下面将介绍几个计算机视觉在交通领域的主要应用，并提供相应的源代码示例。
- 交通监控与安全
计算机视觉可用于交通监控系统，以提高交通安全性和监测交通违规行为。通过实时分析交通摄像头捕获的图像或视频，可以检测交通事故、违规停车、行人闯红灯等行为。以下是一个示例，展示如何使用OpenCV库和Haar级联分类器来进行实时车辆检测。
import cv2
# 加载Haar级联分类器
car_cascade = cv2.CascadeClassifier('car_cascade.xml')
# 打开视频流
cap = cv2.VideoCapture
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