1、opencv车辆检测都用什么方法
常规的车辆检测使用机器学习或者深度学习方法。通过为相关的分类器或者神经网进行大量的车辆图片进行训练最终训练出可以识别车辆的模型。使用模型对图像中的车辆进行检测。
2、opencv. 课题三选一，包括车速检测、车牌检测、运动目标检测三个课题。
个人观点：从难易程度上来说，车速检测在三者中最难，车牌检测次之，下来是运动目标检测，运动目标检测可以给你点建议，比如混合高斯模型。
3、有哪位大神懂opencv 视频的车辆检测
导师不会是怎么开的题啊？。。推荐上网找一下opencv的相关教程，在opencv的开源社区里面应该会有相关的程序包。做车辆检测，估计你在这里问没人答得上来。我跟你打赌。。不过我只用过上面的面部识别程序包，车辆检测你可以去问一下。百度opencv开源社区。
求采纳
4、Opencv对视频中出现的车辆分类时，有什么办法可以使得对每个车辆进行一次分类？
你的意思是特征提取了，特征有好多种，一般监控系统中是根据车牌定位与跟踪，而且摄像机会根据监控的车道数选择是200w还是500w的高清摄像机，一般对车牌提取时借用车牌区域的宽高比，并做形态学处理，然后做分割和数字的匹配处理，车牌是车辆的唯一性标识，当然也有车体分析，驾驶人的特征分析，这些不具有代表性，也不具有唯一性，容易定位错误和跟踪丢失。