作者序大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。我最近尝试了一些与计算机视觉有关的自动驾驶理念，其中包括车道检测。设想一下，在设计任何自动驾驶汽车时，车道检测都是一个非常核心的技术。我们将基于这段视频搭建车道检测系统：https://youtu.be/sYh
作者丨绿竹巷人python实现简单的车道线检测，本文章将介绍两种简单的方法1.颜色阈值+区域掩模2.canny边缘检测+霍夫变换这两种方法都能实现简单的车道线检测demo，注意仅仅是demo下面的图片是用到的测试图片1.颜色阈值+ 区域掩模我们可以仅仅通过设置一些RGB通道阈值，来提取车道线。以下的代码设置了RGB通道阈值为220，大于220的像素将设置为黑色，这样可以将测试图片中的车道线提取出来
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2024-06-28 10:35:14
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写这篇的原因和动力——What you can’t create, you don’t understand.基于2.0版本的tensorflow，使用VOC2007数据集实现Faster-RCNN目标检测算法。这系列Blog将尽可能的详细介绍并讲解算法的每个模块和每个函数的功能。这篇文章将作为一个总览，可视化一张图片在训练和测试过程中的经过。对应demo文件：faster-rcnn-visual
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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在自动驾驶与智能车辆发展高速的今天，车道线检测技术已成为关键。这项技术旨在分析实时图像以确定车道边界，为车辆自动导航提供支持，从而提高行车安全和效率。
> “我需要一个能够实时检测和跟踪车道线的Python程序，以便用于我的自动驾驶项目！”
面对这一初始技术痛点，我们意识到车道线的检测不仅仅需要精准的图像处理算法，还需要适应不同环境、天气和光线条件的能力。这就迫切需要一个全面且高效的解决方案。
## Python 道氏理论趋势线
### 什么是道氏理论趋势线
道氏理论是一种股市技术分析方法，通过对股价波动的研究，总结出一些规律和趋势，以帮助投资者做出更准确的决策。其中，道氏理论趋势线是一种常用的技术指标，用来判断股价的走势。
道氏理论趋势线分为上升趋势线、下降趋势线和水平趋势线。上升趋势线是连接价格上升峰值的直线，下降趋势线是连接价格下降谷底的直线，水平趋势线则是连接价格比较平稳的水
原创
2024-07-12 06:28:17
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这里的车道检测是基础版本，需要满足几个先决条件：（1）无人车保持在同车道的高速路中行驶（2）车道线清晰可见（3）无人车与同车道内前车保持足够远的距离。我们先要找一张图片，对其进行检测import matplotlib.image as mplimg
import matplotlib.pyplot as plt
img = mplimg.imread('lane.jpg')
plt.i
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2023-11-05 07:57:04
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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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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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任务：一共要完成两项任务：1. 在所提供的公路图片上检测出车道线并标记2. 在所提供的公路视频上检测出车道线并标记方案：要检测出当前车道，就是要检测出左右两条车道直线。由于无人车一直保持在当前车道，那么无人车上的相机拍摄视频中，车道线的位置应该基本固定在某一个范围内：如果我们手动把这部分ROI区域抠出来，就会排除大部分干扰。接下来检测直线肯定用霍夫变换，但ROI区域内的边缘直线信息还是很多，考虑到
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2023-08-29 07:12:43
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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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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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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
245阅读
车道线检测领域突然飞速发展，关注一下最新的两篇文章一、Keep your Eyes on the Lane: Attention-guided Lane Detection论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.12035.pdf Github地址：https://github.com/lucastabelini/LaneATTAbstract：现有车道线检测方法在复杂的现
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2024-01-10 13:16:59
320阅读
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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# 实时车道线检测在Python中的应用
随着自动驾驶技术的发展，实时车道线检测成为了自动驾驶系统中至关重要的一部分。通过检测道路上的车道线，车辆可以更好地判断自己的行驶位置，从而实现更加精准的自动驾驶。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现实时车道线检测，并提供相应的代码示例。
## 车道线检测原理
车道线检测一般基于计算机视觉技术，通过对视频流中的图像进行处理，识别道路上的车道线。
原创
2024-04-30 07:21:32
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# 金线缺陷检测：基于Python的实现
## 引言
在电子制造业中，金线是连接芯片与封装的重要材料。金线的质量直接影响到产品的性能和可靠性。因此，金线缺陷检测成为了保证产品质量的重要环节。随着计算机视觉和机器学习技术的发展，基于Python的金线缺陷检测方法逐渐受到重视。本文将介绍金线缺陷检测的基本概念，并提供一个简单的Python代码示例。
## 金线缺陷的类型
常见的金线缺陷包括：
# 如何实现Python检测水平线
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入所需库]
B --> C[读取图像]
C --> D[灰度化处理]
D --> E[边缘检测]
E --> F[检测直线]
F --> G[绘制直线]
G --> H[显示结果]
H --> I[结束
原创
2024-04-27 03:56:55
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车道线检测是自动驾驶和计算机视觉领域中的一个重要任务。通过识别和定位车道线，我们可以为车辆提供合法行驶区域的信息，进而确保安全行驶。在本文中，我将详细记录实现车道线检测的Python代码的过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等方面。
## 环境准备
在进行车道线检测之前，需要确保环境配置正确。以下是软硬件要求：
### 硬件要求
- 操作系统：Ubuntu 1
# Python车道线检测代码详解
本文将详细介绍如何使用Python进行车道线检测。车道线检测是计算机视觉领域中的重要任务，其应用广泛，例如自动驾驶、交通监控等。在本文中，我们将使用OpenCV库来实现这个任务。
## 安装依赖库
在开始之前，请确保已经安装了以下依赖库：
- OpenCV：用于图像处理和计算机视觉任务
- Numpy：用于数组操作和数值计算
```python
pip
原创
2023-07-22 05:23:33
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