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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引言
亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。
一、重要性及意义
道路障碍物识别的重要性及意义体现在多个层面，对交通安全、驾驶体验以及自动驾驶技术的发展都起着至关重要的作用。
首先，从交通安全的角度来看，道路障碍物识别能够极大提升行车安全。道路上的障碍
原创
2024-08-16 13:04:37
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引言
亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。
一、重要性及意义
道路障碍物识别的重要性及意义体现在多个层面，对交通安全、驾驶体验以及自动驾驶技术的发展都起着至关重要的作用。
首先，从交通安全的角度来看，道路障碍物识别能够极大提升行车安全。道路上的障碍
原创
2024-08-19 08:37:10
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为我所热爱的一切 本科大二在读，学习以开发为主，人工智能为辅。 最近打算着手练习几个opencv的项目，本来去年就开始接触opencv了，但是因为自己的一些原因学无所成，大二这一年我要起飞！起飞！po上项目博主的原文 这位博主讲的非常清楚，推荐给大家?我做的也只是照猫画虎，通过实战来认识opencv 现在还是个小菜鸟，希望大佬们不吝赐教?原图（网上找的，侵删）预处理图片# 图像预处理
def pr
基于OpenCV制作道路车辆计数应用程序发展前景随着科学技术的进步和工业的发展，城市中交通量激增，原始的交通方式已不能满足要求；同时，由于工业发展为城市交通提供的各种交通工具越来越多，从而加速了城市交通事业的发展。道路容量严重不足汽车增长速度过快公共交通日趋萎缩交通设施条件不足缺乏整体发展战略 交通计数应用程序是为了统计交通流量用的，对城市、或公路网络，道路的规划设计所必须的
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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前言 本文主要对代码排版进行了一些梳理，并增添了部分注释，与自己的示例。前几天老大给了个任务，让我帮slam组写一个基于深度摄像头的障碍物检测，捣鼓了两天弄出来了，效果还不错，就在这里记一下了。 代码的核心思路是首先通过二值化，将一米之外的安全距离置零不考虑，然后通过开运算去除掉一些噪点（这个后来发现不一定有必要），在求出所有障碍物的凸包，这个时候要计算面积，当面积小于一定的阈值的时候不予考虑，
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2024-06-27 10:59:12
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基于多尺度特征融合的深度监督卷积神经网络路面裂缝检测导图和笔记资源下载三级目录# （外 Q1 2021）基于多尺度特征融合的深度监督卷积神经网络路面裂缝检测chap2 传统裂纹检测方法1）Traditional Image Process-Based Crack DetectionWavelet Transform小波转换将路面图像信号转换到频域，并设置适当的阈值用以划分裂纹的高频信号和非裂纹的
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2024-06-24 14:33:43
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文章目录写在前面概览步骤详解高斯平滑滤波高斯滤波代码实现调用示例调用效果总结：计算梯度的大小和方向使用Sobel算子计算图像梯度幅值和梯度方向建立Sobel算子，计算每个像素点在四个方向上的梯度幅值代码实现调用示例计算图像的梯度幅值和梯度方向代码实现调用示例调用结果非极大抑制代码实现调用示例调用结果双阈值(Double Thresholding)和滞后边界跟踪双阈值技术代码实现基于八邻域的边缘跟
文章目录1 文章引言2 难点分析3 初期思路4 初期展示(Kitti数据集)5 初步方案5.1 栅格化5.2 地面分割5.2 点云聚类6 参考文献 1 文章引言由于时间原因，3D检测框部分暂时未作优化，仅部署成基础可视化功能。在实际实现3D目标检测时，在不依靠深度学习的训练模型时，仅采用传统方法实现目标检测。现阶段由于固态激光雷达的普及，很多地方均可利用小视场的固态激光雷达叠加来进行点云式的目标
注：本文翻译自：Pedestrian Detection OpenCV。 你知道OpenCV里面已经内置的行人检测方法吗？在OpenCV里面，有一个预先训练好了的HOG+线性SVM模型，能够对图像和视频中的行人进行检测。如果你还不熟悉方向梯度直方图HOG和线性SVM方法，我建议你阅读方向梯度直方图和物体检测这篇文章，在这篇文章中，我对该框架分了6步进行讨论。detect.py，开始我们的编程之旅吧
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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道路分割与车辆检测…..
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2021-07-15 11:01:15
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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。对轮廓内点进行直线拟合。在原图上画出检测到的车道线。 三、实战讲解3.1 主函数在主函数中，我们需要读取视频，对每一帧都进行车道线检测处理。int main(){VideoCap
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2024-09-15 19:54:50
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OpenCV学堂模型介绍Ope
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2021-07-19 10:47:53
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无障碍测试 让我们面对现实：企业不需要或不需要完美的软件。 他们确实希望尽快交付新的，具有业务差异性的软件。 为此，您需要快速反馈最新的创新是否会按预期工作或在生产中崩溃并烧毁。 您还需要知道这些更改是否以某种方式破坏了客户群以及业务所依赖的核心功能。 这是进行连续测试的地方。 连续测试是作为软件交付管道的一部分执行自动化测试的过程，以尽可能快地获取有关与候选软件版本相关的业务风险的反馈。
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2023-10-22 21:38:20
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边缘检测对图像进行边缘检测之前，一般都需要先进行降噪（可调用GaussianBlur函数）。Sobel算子 与 Scharr算子都是一个离散微分算子 (discrete differentiation operator)，用来计算图像灰度函数的近似梯度。结合了高斯平滑和微分求导。Sobel算子与Scharr算子的内核不同，Sobel内核产生误差比较明显，Scharr更为准确一些。Sobel算子的计
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2024-07-25 16:57:46
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题目大意： Bessie 来到一个小农场，有时她想回老家看看她的一位好友。她不想太早地回到老家，因为她喜欢途中的美丽风景。她决定选择次短路径，而不是最短路径。农村有 R条双向的路，每条路连接 N 个结点中的两个。结点的编号是 1..N。Bessie 从结点 1出发，她的朋友（目的地）在结点 N。次短
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2018-07-17 16:05:00
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(鉴定为水刊 综述 老板让看的) Abstract： 野外自动驾驶陆地车辆的负面障碍是指路面上的坑洼、沟渠、悬崖、坑或任何类型的障碍物，但不是以可见的方式，它给车辆或潜在的乘客带来风险，甚至给环境带来风险。 自主陆地车辆正在前进。这些负面障碍会对自动驾驶陆地车辆造成严重损坏，包括车辆悬架损坏、侧翻，甚至自动驾驶车辆丢失。障碍物检测是避免任何风险的第一步，能够警告附近的障碍物以避免可能出现的任何类型
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2023-10-09 16:49:59
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# Python视觉障碍检测
## 介绍
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python进行视觉障碍检测。作为一名经验丰富的开发者，我将逐步指导你完成这个任务。
## 流程
下表展示了完成这个任务的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 安装必要的库 |
| 步骤2 | 加载图像 |
| 步骤3 | 图像预处理 |
| 步骤4 | 进行障碍检测 |
|
原创
2023-12-18 07:01:15
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