1.计算机视觉（CV）在自动驾驶领域中的应用

1. 目标检测：利用计算机视觉技术，对道路上的各种障碍物进行识别和检测，例如行人、车辆、信号灯等等。

2. 路径规划：利用计算机视觉技术，实时分析道路上的交通情况和行驶条件，为自动驾驶汽车制定合理的路径规划策略。

3. 实时定位：自动驾驶汽车必须实时地知道自己在道路上的位置，并对周围的环境进行感知和分析，以便做出正确的决策。

4. 车辆控制：自动驾驶汽车的控制系统必须能够实时地根据环境变化，对车辆进行制动、加速、转向等操作，以确保安全行驶。

        对于以上的各个方面，都可以通过计算机视觉来完成。

2.使用C++实现的计算机视觉目标检测的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 加载图像
    Mat image = imread("image.jpg");

    // 创建HOG描述符
    HOGDescriptor hog;
    hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector());

    // 检测行人
    std::vector<Rect> pedestrians;
    hog.detectMultiScale(image, pedestrians, 0, Size(8,8), Size(32,32), 1.05, 2);

    // 在图像中标记行人位置
    for(int i=0; i<pedestrians.size(); i++)
    {
        rectangle(image, pedestrians[i], Scalar(0,0,255), 2);
    }

    // 显示图像
    imshow("Pedestrian Detection", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

        以上代码演示了如何使用OpenCV库中的HOG描述符来实现行人检测。具体来说，首先通过imread()函数加载图像，然后创建HOG描述符并设置其检测器为默认的行人检测器。接下来，调用hog.detectMultiScale()函数检测行人，并将检测到的行人位置存储在一个vector中。最后，使用rectangle()函数在原始图像中标记检测到的行人位置，并通过imshow()函数显示结果。