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、
车道线检测项目 | 基于lanenet实现的实时车道线检测
原创
2024-04-30 16:42:11
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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，就会发生图像失
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2024-03-21 22:24:15
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测] D --> E E --> F[颜色空间增强] F --> G[霍夫变换检测] G --> H[直线聚类] H --> I[曲线拟合] ...
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
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2024-04-01 07:47:28
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项目简介汽车的日益普及在给人们带来极大便利的同时，也导致了拥堵的交通路况，以及更为频发的交通事故。而自动驾驶技术的出现可以有效的缓解了此类问题，减少交通事故，提升出行效率。国内外检测车道线的方法主要有两类：一类是基于模型的检测方法，还有一类是基于特征的检测方法。基于模型的检测方法是将车道赋予一种合适的数学模型，并基于该模型对车道线进行拟合，原理就是在结构化的道路上根据车道线的几何特征为车道线匹配合
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2024-04-30 20:30:12
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# 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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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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本文介绍一个新的车道线数据集 VIL-100 和检测模型 MMA-Net，论文已收录于 ICCV2021，重点是理解本文提出的 LGMA 模块，用于聚合局部和全局记忆特征。论文链接：https://arxiv.org/abs/2108.08482项目链接：https://github.com/yujun0-0/MMA-Net1. Introduction在自动驾驶中，最基本和最有挑战性的一个任务
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2024-05-07 15:29:19
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# Android实时检测车道线的实现
在自动驾驶和辅助驾驶领域，车道线检测是一个重要的步骤。它不仅帮助我们保持在车道内行驶，也是实现自动车辆控制的基础工作之一。在这篇文章中，我们将探讨如何在Android应用上实现实时车道线检测，并提供相应的代码示例。
## 1. 技术背景
车道线检测依赖于计算机视觉技术，通常包括图像处理和机器学习。常用的算法包括颜色阈值过滤、边缘检测、霍夫变换等。我们将
原创
2024-10-10 05:24:47
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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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注：部分信息借鉴互联网，感谢相关作者分享。目录背景难点数据集算法指标车道线检测传统算法思维导图CVRP2022及历年车道线检测算法和论文背景 车道线检测是一个基本计算机视觉问题，具有广泛的应用(例如，ADAS Advanced Driver Assistance System 高级辅助自动驾驶和自动驾驶)
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2023-09-27 19:22:53
542阅读
作者丨StrongerTang编辑丨计算机视觉工坊分享前段时间看的一篇车道线检测方向的新工作，也是中了最近公开结果的2022CVPR，是上海交大、华东师大、香港城市大学和商汤科技合作完成的，代码已经开源。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2203.02431代码链接: https://github.com/voldemortX/pytorch-auto-drive简介
Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection目前车道线检测算法的难点 1、计算成本高，需要更低的计算成本处理每个摄像头的输入。 2、no-visual-clue（无视觉线索），有严重遮挡和极端光照条件。车道线检测迫切需要更高层次的车道语义信息。基于深度学习的图像分割方法比传统的图像处理方法具有更强的语义表示能力。 SCNN针对这一问题，提出了相邻像素
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2023-11-30 15:29:28
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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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关于2D车道线检测算法的总结主要分为两类：一类基于语义分割来做，一类基于anchor和关键点来做。还有基于曲线方程来做的，但是落地的话还是上面两种为主。一、基于语义分割的车道线检测算法1.LaneNet论文创新点：1.将车道线检测看作一个实例分割问题，在网络里除了语义分割头，还有一个embedding头用来聚类实例的。2.通过embedding向量和聚类的后处理，使得模型可以检测很多车道线(没有先
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2024-06-07 13:17:24
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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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本文实现的是基于传统方法的车道线检测，所谓传统方法就是没有涉及到深度学习算法，基于直观的手段和数学知识来实现，后期会实现基于深度学习的车道线检测方法。完整代码：https://github.com/XU-ZHOU/AutoDriving实现步骤：Canny边缘检测手动分割路面区域霍夫变换得到车道线获取车道线并叠加到原始图像中算法演示视频如下： Demo演示https://
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2024-08-27 16:37:48
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车道线检测是计算机视觉领域的一个重要应用，常见的车道线检测算法包括以下几种：1、基于边缘检测的算法 该算法基于边缘检测原理，先对图像进行灰度化处理，然后使用Canny边缘检测算法提取边缘信息。最后，根据边缘信息来检测车道线的位置。该算法简单易懂，但对图像的噪声和光照变化比较敏感，需要对图像进行预处理。2、基于颜色特征的算法 该算法基于车道线的颜色特征，例如白色和黄色。该算法先将图像转换为HSV颜色
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2024-01-04 17:06:41
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