1、建立仿真模型 （1）假设有一辆小车在一平面运动，起始坐标为[0，0]，运动速度为1m/s，加速度为0.1 m / s 2 m/s^2 m/s2，则可以建立如下的状态方程： Y = A ∗ X + B ∗ U Y=A*X+B*U Y=A∗X+B∗U U为速度和加速度的的矩阵 U = [ 1 0.1 ] U= \begin{bmatrix} 1 \\ 0.1\\ \end{bmatrix} U=[10.1​] X为当前时刻的坐标，速度，加速度 X = [ x y y a w V ] X= \begin{bmatrix} x \\ y \\ yaw \\ V \end{bmatrix} X=⎣

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基本思路 斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进行轮廓检测，通过判断车辆和行人的位置，以及他们之间的距离信息，当车速到超过一定阈值时并且与行人距离较近时，则会被判定车辆为未礼让行人。 结果示例 实验流程 先通过视频截取一张图片来进行测试，如果结果满意之后再嵌套到视频中，从而达到想要的效果。 1.预处理（灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀）> 根据自己的需求来修改一些值 #灰度值转换 imgGray = cv2.cvtColor(copy_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #高斯滤波去噪 imgBlur =

Web接口开发与自动化测试-基于Python语言（虫师）.pdf

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基于python图像识别实现的连连看自动玩，可实现QQ连连看秒破

大家可能听说过使用Python进行OCR识别操作。在Python中，最出名的库便是Google所资助的tesseract。利用tesseract可以很轻松地对图像进行识别。现在问题来了，如果想对一个PDF文档进行OCR识别，该怎么做呢？下面一起来看看。

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