目录c++检测垂直线 检测所有线：python RANSAC直线检测c++C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, double minLineLength=0, double maxLineGap=0 )第一个参数，InputAr
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2024-01-08 17:04:27
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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
模型介绍OpenVINO支持道路分割与车辆检测，预训练模型分别为：- road-segmentation-adas-0001
- vehicle-detection-adas-0002其中道路分割模型的输出四个分类，格式如下：BG, road, curb, mark， 输出格式[NCHW]=[1x4x512x896]车辆检测模型基于SSD MobileNetv1实现，输出格式为：NCHW = [1
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2024-04-29 18:34:26
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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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由于网上有很多车道线检测的案例，而且在Udacity的系列课程中也对此进行详细的介绍，因此在此简单总结一下几种方法。1. 边缘检测+霍夫变换方法流程：彩色图像转灰度，模糊处理，边缘检测，霍夫变换这种方法一般能够检测出简单场景下的车辆目前行驶的两条车道线，以及偶尔的相邻车道（依赖前视相机的角度）。该方法可以利用霍夫变换的结果（线的斜率），进一步过滤出左右车道线。不过同时，该方法也依赖于边缘检测的结果
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2024-07-19 06:29:25
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0 前言? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是? 深度学习 机器视觉 车位识别车道线检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！?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分简介你是不是经常在停车场周围转来转去寻找停车位。如果你的车辆能准确地告诉你最近的停车位在哪里，那是不是很爽？事实证明，基于深度学习和OpenCV解决这个问题相对容易，只需获取停车场
实现流程假设有一个大小为100*∗100的图片，使用霍夫变换检测图片中的直线，则步骤如下所示：直线都可以
原创
2022-06-01 17:42:05
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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，
使用cv2读取的图像的通道到是BGR通道，所以测试模型之前需要做BGR转RGB的操作。img=cv2.imread('515.jpg')
cv2.imshow("aa",img)
cv2.waitKey(-1)显示结果： 显示结果是正常的。如果转为RGB后？import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
img=cv2.imread('515.jpg')
i
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2024-03-13 13:45:33
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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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实验七 查找并绘制轮廓实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解查找图像轮廓的基本原理；掌握使用OpenCV实现查找轮廓的代码编写方法；掌握使用OpenCV实现绘制轮廓的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）使用OpenCV中的f
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2024-03-18 11:37:37
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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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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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基于opencv的车道线识别（方法二）效果图语言：平台：所需的库步骤及原理1.导入库2.二值化3.提取感兴趣区域4.剔除噪点5.找出值不为零的点（即车道线），并将其绘制在原图上。完整代码 效果图语言：python平台：pycharm所需的库matplotlib
numpy
cv2步骤及原理1.导入库import matplotlib.pyplot as plt
import nu
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2023-08-30 16:19:33
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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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利用Opencv和Python结合完成车道线检测1 前言去年对Opencv系统学习了一段时间，后面没有继续更新博客，但自己也有继续学习啦，哈哈，最近做了一个小项目，利用图像处理算法解决车道线检测。但目前自己深知这只是个基础的初级状态，还有很多不足的地方，后面会更新一篇利用深度神经网络完成车道线检测的项目，检测效果比这里要好很多，这里先把图像处理算法的完成流程和经过介绍清楚。本方法有较大的局限性，适
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2024-01-01 22:24:02
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1.Tusimple数据集特点：位于高速路，天气晴朗，车道线清晰，特点是车道线以点来标注。(ground_truth:json格式) （提供带有实例级车道注释的大规模图像数据。 但是不适用于视频实例车道检测。） 1、车道线实际上不只是道路上的标线，虚线被当作了一种实线做处理的。这里面双实线、白线、黄线这类信息也是没有被标注的。 2、每条线实际上是点序列的坐标集合，而不是区域集合 主要采集区域国外高
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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