自动驾驶之车道线标注车道线标注：是一种对道路地面标线进行的综合标注，标注包括了区域标注、分类标注以及语义标注，应用于训练自动驾驶根据车道规则进行行驶。自动驾驶之3D雷达标注3D雷达标注：是根据镜头反求原理，将视频场景模拟成3D图像，通过3D图像标注出标注物的位置及大小。3D雷达标注主要应用在自动驾驶虚拟现实（VR）训练场景的搭建。自动驾驶之3D车辆标注3D车辆标注：是将2D图片中的车
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2024-03-22 15:41:14
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Opencv-Python处理车道线检测1.导入我们先要找一张图片，对其进行检测.import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image
import math
# 读入图像
img = cv2.imread('lu.jpg',3)2.Canny边缘检测为了突出车道线，我们对图
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2023-06-16 08:46:46
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文章目录 一、LaneNet 算法详解 1.1 LaneNet 简介1.2 整体结构分析1.3 LaneNet 网络结构1.4 H-Net 网络结构1.5 LaneNet 性能优点二、手把手带你实现 LaneNet2.1 项目介绍2.2 环境搭建2.3 准备工作2.4 模型测试 一、LaneNet 算法详解 1.1 LaneNet 简介传统的车道线检测方法依赖于手工提取的特征来识别，如颜色的特征
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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目录一、模型概述二、BackBone构建三、语义分割分支四、实例分割分支五、代码汇总一、模型概述整个模型有一个backbone，以及两个分支，输入图片之后，先进入backbone，这一部分是两个分支共用参数，输出给两个分支，上面的图的彩色部分，是实例分割的分支，黑白部分，是语义分割的分支。将二者结合，通过聚类损失函数，进行反向传播，从而完成训练。二、BackBone构建可以使用的backbone有
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2024-04-03 14:25:19
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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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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
本案例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
原创
2022-06-01 17:45:42
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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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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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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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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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re1. github_lane_detection; end
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2022-07-10 00:17:53
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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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关于提取车道线的问题，请大佬指教提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图
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2024-06-04 11:13:52
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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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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到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? 深度学习 机器视觉 车位识别车道线检测?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分? 选题指导,
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2024-05-14 15:45:03
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