在OpenCV中，可以使用机器学习算法来实现智能交通系统中的车辆分类。以下是一个基本的流程：
数据准备：收集车辆的图像数据集，并对数据进行标记，将不同类型的车辆分为不同的类别。
特征提取：使用OpenCV提供的图像处理函数，如SIFT、HOG等方法，提取车辆图像的特征。
训练模型：使用机器学习算法，比如SVM、神经网络等，对提取的特征进行训练，构建车辆分类模型。
测试和评估：使用测试数据集对训练好的模型进行测试，并评估分类准确率。
应用：将训练好的模型应用到实际的交通系统中，实现车辆的实时分类。
通过以上步骤，就可以实现在OpenCV中进行智能交通系统中的车辆分类。需要注意的是，数据集的质量和数量对分类效果有很大影响，可以适当增加数据集的多样性，提高分类准确率。
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高斯滤波（...
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retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) 其中，...
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import cv2
import numpy as np #...
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