该程序的起源说来话长,它起源自上课的一次作业,后来又由于接触了OpenCV这个开源库,我就试图将OpenCV和MFC搓到一块,毕竟微软近来在界面上也下了狠功夫,尤其是Windows 7大获成功,而WP7.5和Windows 8跃跃欲试。结合Windows桌面也不失为一个有益的尝试。关于imagehandler本程序是在 MFC 中使用 OpenCV 处理图像的演示程序，由2部分组成。背景知识：Op
代码import cv2 as cv
import numpy as np
def calulate_slope(line):
x_1, y_1, x_2, y_2 = line[0]
return(y_2-y_1)/(x_2-x_1)
road = cv2.imread('road_lr.jpg',cv.IMREAD_GRAYSCALE) #霍夫变化只能读灰度图，'road2
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2024-02-23 14:45:59
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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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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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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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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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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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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
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
222阅读
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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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
130阅读
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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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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目录前言获取视频各帧帧掩码的创建与应用图像预处理合成视频总结 前言复现一篇识别行车道的文章，仅用OpenCV对图片进行处理，不用任何深度学习模型。通过对视频中的每一帧进行掩码操作，将图像进行二值化，对车道白线进行霍夫线变换进行识别。该项目所需数据是对视频文件分解后的各帧图片，效果是对该段视频中正在行驶的车道两侧的白线进行标记。获取视频各帧首先获取frames列表下的所有帧的名字，并导入列表。再使
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2023-12-31 14:15:41
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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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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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前言在找寻车道线检测的过程中发现了一篇好文章 正文我在12月份开始了Udacity自驾车工程师Nanodegree。目前，我正在完成我的第二个项目，该项目使用卷积神经网络对交通标志进行分类，该卷积神经网络采用了经过改进的LeNet架构。如果您有兴趣，可以在此处查看我关于它的帖子。我想回到我的第一个项目，使用OpenCV检测车道线，并向可能对基本计算机视觉感兴趣的人展示它的工作原理和外观。首先，这是
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2024-01-09 19:50:00
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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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