各位小伙伴大家好，今天将会带领大家一起学习如何搭建一个违章停车检测系统。需要重点说明的是，今天使用的逻辑和判定条件比较难，尤其是他的编程实现。不过小伙伴不要怕，我们提供了项目的开源代码，具体链接如下：https://github.com/hasantha-nirmal/Traffic_Violation_Detection_Yolov4_Deep-Sort接下来我们将详细介绍如何实现这个系统首先，
作者：Dt Pham编译：ronghuaiyang导读这是一个非常简单通用的pipeline，很有参考价值。在这个项目中，我使用Python和OpenCV构建了一个pipeline来检测车道线。该pipeline包含以下步骤：相机校正视角转换颜色阈值和区域掩码寻找车道像素测量车道曲线和曲率在原图像上显示结果1. 相机校正当相机在现实世界中看到3D目标并将其转换为2D图像时，就会发生图像失
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2024-03-21 22:24:15
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作者：Dt Pham编译：ronghuaiyang 导读 这是一个非常简单通用的pipeline，很有参考价值。在这个项目中，我使用Python和OpenCV构建了一个pipeline来检测车道线。该pipeline包含以下步骤：相机校正视角转换颜色阈值和区域掩码寻找车道像素测量车道曲线和曲率在原图像上显示结果1. 相机校正当相机在现实世界中看到3D目标并将其转换为2D图像时，就
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2024-04-01 07:47:28
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文章目录一、效果展示二、基本思路三、实战讲解3.1 主函数3.2 直线拟合3.3 车道线检测 还没有搭建环境的小伙伴，戳戳这篇：VS2015 + OpenCV3.1 环境配置与项目搭建（C++版）一、效果展示对车辆所在车道的车道线检测效果：二、基本思路如下图所示，实现车道线的 基本流程 如下：输入原图或视频。使用Canny(）进行边缘检测。提取感兴趣区域。提取轮廓，同时过滤掉不是车道线的轮廓。对
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2023-11-15 13:03:00
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主要opencv函数介绍：CvSeq* cvHoughLines2( CvArr* image, void* line_storage, int method, double rho, double theta, int threshold, double param1=0, double param2=0 );image输入 8-比特、单通道 (二值) 图像，当用CV_HOUGH_PROBABI
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2023-11-10 02:22:52
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大模块：车辆检测，车道线检测，车辆压线判别。思路一：1.车道实线检测部分，虽然用Hough变换可以检测出不错的实线效果，但是需要每张图自己去调参，因为opencv算法已经集成好了，只需要调用即可。所以检测实线我们需要自己设定一个指标，就是实际Hough函数的参数构成的数组，我们标定测量车道线的实际结果，这个时候会有一组参数，然后我们和每组参数得到的车道线进行loss设计，这实际好的车道线和各组参数
# 基于 OpenCV 的车道线检测 Python 实现指南
车道线检测是自动驾驶和交通监控系统中的关键组成部分，通过检测车道线，我们可以获取车辆在车道中的位置和方向。本文将详细介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现车道线检测的过程，适合刚入行的小白学习。下面是我们要完成的工作流程：
## 工作流程
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-21 05:48:54
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车道线检测——直线 笔者在实现过程中根据自己理解做了部分改动。本文主要讲述智能驾驶领域的应用之一——使用传统机器学习方法检测（直线）车道线，编程语言是：python。智能驾驶汽车的车载摄像头相对于水平路面是固定的，所以可以较容易找到感兴趣区域（Region of Interest）。处理步骤：一、载入图像，灰度处理，并用canny算子提取边缘：1、我们使用opencv库读入图像，此时图像
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2024-05-09 08:09:47
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计算机视觉—车道线检测一、 方案设计目标二、 技术要求三、 主要研究内容1. 检测过程2. 视频分解3. 分割图像4. 筛选轮廓、计算中心5. 拟合车道线近似曲线6. 在图像帧上绘制曲线并输出坐标数组四、 技术创新五、 方案优化展望 一、 方案设计目标使用计算机视觉方法和技术，识别、检测提供视觉数据中的车道线目标。二、 技术要求使用OpenCV、深度学习等方法（自选），识别提供视频中的车道线；
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2024-02-11 21:17:26
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车道检测(Advanced Lane Finding Project)实现步骤:使用提供的一组棋盘格图片计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients).校正图片使用梯度阈值(gradient threshold)，颜色阈值(color threshold)等处理图片得到清晰捕捉车道线的二进制图(binary ima
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2023-07-03 14:13:31
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import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#遍历文件夹
import glob
from moviepy.editor import VideoFileClip
"""参数设置"""
nx = 9
ny = 6
#获取棋盘格数据
file_paths = glob.glob("./camera_cal/calibr
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2024-04-10 16:24:00
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近年来，基于人工智能的车道检测算法得到了广泛的研究。与传统的基于特征的方法相比，许多方法表现出了优越的性能。然而，当使用具有挑战性的图像时，其准确率通常仍在低80%或高90%之间，甚至更低。准确可靠的车道检测是车道保持(LK)、变道自动化(LCA)和车道偏离警告(LDW)功能的关键特性。车道检测的研究可以追溯到20世纪80年代。世纪之交后，LDW和LK已经商业化，有些车辆甚至有LCA。DARPA和
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2023-08-24 15:07:16
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利用概率霍夫变换，进行车道线的简单检测1、首先编写一个头文件（也可以在源文件中写一个类，一样的）#ifndef LANE_H //头文件的写法格式 if not define
class Lane { //头文件中写一个类，其实不用头文件也行，预处理会自动copy过去
private:
bool left_flag = true; //这里要设置为true，否则后头警告未初始化内存
bool
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2024-04-30 17:23:46
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目录1.直线检测原理2.车道线检测3.圆检测3.1 原理3.2 步骤3.3 API3.4 代码 1.直线检测原理参见：2.车道线检测参见：3.圆检测3.1 原理参见：3.2 步骤中值滤波，去燥边缘检测，发现可能的圆心从候选圆心开始计算最佳半径大小3.3 APICV_EXPORTS_W void HoughCircles( InputArray image, OutputArray circles
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2023-11-14 16:55:06
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车道线检测是一种环境感知应用，其目的是通过车载相机或激光雷达来检测车道线。近年来，随着计算机视觉的应用发展和落地，车道线检测任务也获得了广泛关注，出现一系列的车道线检测方法。车道检测在自动驾驶系统中扮演着重要的角色，特别是在高级辅助驾驶系统(ADAS)中。3.1.1.1 公开数据集车道线检测数据集的构建需要各场景类别的数据平衡，比如高速公路，辅路，盘山路，夜晚，雨天等数据，以模拟真实行车环境。一、
文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果3 卷积神经网络3.1卷积层3.2 池化层3.3 激活函数：3.4 全连接层3.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4 YOLOV56 数据集处理7 模型训练8 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不
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2024-08-21 10:10:32
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我们基于图像的梯度和颜色特征，定位车道线的位置。在这里选用Sobel边缘提取算法，Sobel相比于Canny的优秀之处在于，它可以选择横向或纵向的边缘进行提取。从车道的拍摄图像可以看出，我们关心的正是车道线在横向上的边缘突变。OpenCV提供的cv2.Sobel()函数，将进行边缘提取后的图像做二进制图的转化，即提取到边缘的像素点显示为白色（值为1），未提取到边缘的像素点显示为黑色（值为0）。由于
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2023-11-09 05:34:39
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简易车道线识别方法 文章目录简易车道线识别方法1.先上效果图1.1原图：1.2结果图2.源代码3.阈值脚本4.谈谈优缺点优点：缺点： 1.先上效果图1.1原图：1.2结果图2.源代码#1.canny边缘检测 2.mask 3.霍夫变换 4.离群值过滤 5.最小二乘拟合 6.绘制直线
import cv2
import numpy as np
import matplotl
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2023-09-21 09:51:36
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目录1、前言2、霍夫线变换2.1、霍夫线变换是什么？2.2、在opencv中的基本用法2.2.1、HoughLinesP函数定义2.2.2、用法3、识别车道3.1、优化3.1.1、降噪3.1.2、过滤方向3.1.3、截选区域3.2、测试其它图片3.2.1、代码3.2.2、图片13.2.3、图片23.2.4、图片3 1、前言最近学习opencv学到了霍夫线变换，霍夫线变换是一个查找图像中直线的算法
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2023-10-20 15:31:13
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文章目录Canny 边缘检测小程序roi_mask理论实现霍夫变换基本原理API实现离群值过滤最小二乘拟合API实现直线绘制API视频流读写API实现 Canny 边缘检测import cv2
img = cv2.imread('img.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
edge_img = cv2.Canny(img, 50, 100)
cv2.imshow('ed
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2023-11-28 06:53:43
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