文章目录前言一、openCV安装二、尝试使用cv2中库函数1.读取图片2.图片显示3.延时/暂停4.保存图片5.清楚所有窗口三、Canny边缘检测1.高斯滤波2.图片转换3.边缘检测四、ROI and mask五、霍夫变换六、离群值过滤七、最小二乘法拟合八、车道线标注九、视频读写1.打开视频2.按帧读取视频3.视频编码格式设置4.写视频参数设置十、其他总结附视频检测完整程序 前言本文使用pyth
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2023-11-20 15:40:21
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python os 模块讲解
Python的标准库中的os模块包含普遍的操作系统功能。如果你希望你的程序能够与平台无关的话，这个模块是尤为重要的。即它允许一个程序在编写后不需要任何改动，也不会发生任何问题，就可以在Linux和Windows下运行。
下面列出了一些在os模块中比较有用的部分。它们中的大多数都简单明了。
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一个JAVA程序员都知道,JAVA的反射功能让框架程序可以变得很强大,可以在运行期间根据一个类名,动态地创建该类的一个对象. 一个C++程序员都知道,C++本身是不具备反射能力的.但是,JAVA的反射说白了,就是对内存的玩弄而已. 在程序运行前或者在程序运行中(个人认为,JAVA的class.forname()是在程序运行中通过类加载器加载该类的.class,从而得到了该类的实例化函
Python是近几年比较火的编程语言之一，因为人工智能的火爆，让很多人都想从事python开发。很多零基础学员在学习python的时候都会走一些弯路，下面小编就为大家分享python学习路线图，帮助零基础学员在学习的时候少走弯路。 1、python语言基础 (1)Python3入门，数据类型，字符串 (2)判断/循环语句，函数，命名空间，作用域 (3)类与对象，继承，多态 (4)tkin
由于最近正在放暑假，所以就自己开始学习python中有关爬虫的技术，因为发现其中需要安装许多库与软件所以就在这里记录一下以避免大家在安装时遇到一些不必要的坑。一. 相关软件的安装：1. homebrew:homebrew 是mac os系统下的包管理器由于功能齐全所以在这里比较推荐大家安装，安装及使用教程在我的另一篇博客中，在此附上链接 homebrew的安装。
2.anaconda：anacon
沪昆空中大通道空域优化方案正式启用，由原先“单车道”扩容为“双车道”，新辟航线13条，新增航线里程4707千米，航路容量提升约32%，缓解了部分航空枢纽因航班快速增长带来的空域紧张问题，促进了沿线地区的经济发展。
9月5日上午，一批1吨多重的松茸通过MU5807航班，从昆明机场起飞，几个小时后这批松茸将运达上海，分销到各大商超市场，第一时间出现在上海老百姓的餐桌上。
作
原创
2024-09-13 17:41:54
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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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作者 | Ethon车道识别是自动驾驶领域的一个重要问题，今天介绍一个利用摄像头图像进行车道识别的实用算法。该算法利用了OpenCV库和Udacity自动驾驶汽车数据库的相关内容。该算法包含以下步骤：摄像头校准，以移除镜头畸变（Lens distortion）的影响图像前处理，用于识别车道线道路视角变换（Perspective transform）车道线检测车辆定位和车道半径计算01摄
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2023-10-13 19:54:37
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在这篇博文中，我将分享如何使用 Python 进行车道检测的实现过程。车道检测可以用在自动驾驶技术及智能交通系统中，它能够帮助车辆保持在车道内行驶，确保行车安全。
### 环境预检
首先，我们需要确保我们的开发环境符合要求。这里我会使用四象限图分析可能的兼容性问题，比如操作系统、Python 版本以及相关库。
```mermaid
quadrantChart
title 四象限图 -
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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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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# 车道保持系统的实现：Python入门指南
在现代自动驾驶技术中，"车道保持"（Lane Keeping）是一个非常重要的功能。它可以帮助车辆在道路的车道中保持稳定的行驶，防止偏离车道而导致的事故。本文将通过一个简单的示例，带你一步步了解如何使用Python实现车道保持功能。
## 实现流程
在实现车道保持系统之前，我们需要明确其整体流程。以下是步骤的概述：
| 步骤 |
作者｜cfzd很高兴和大家分享一下我们刚刚被 ECCV 2020 接收的新工作：一种超快速的车道线检测算法（Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection），能够达到SOTA水平的性能，同时保持超高的检测速度。轻量级的版本可以在接近SOTA的性能情况下达到300+FPS的检测速度，代码和模型已开源（cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detect
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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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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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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作者 | Been 编辑 | 汽车人为什么要用激光雷达：1.解决有阳光情况树荫下光照被碎片化带来的车道线图像检测问题2.解决涉水路面的车道线图像检测问题3.低照度环境下的车道线图像检测问题4.车道线不完整问题5.检测距离受限问题（激光雷达的检测距离～=4～5倍基于图像检测的检测距离）激光雷达检测车道线主要有四种方法，一是根据激光雷达回
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2024-08-19 10:36:38
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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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摘要从上图可以看出，车道线检测要面临很多的难题，比如车辆的遮挡、各种复杂光线的影响，甚至有时候根本看不到车道线。车道线检测方法通常被视为像素分割的问题。受人类感知的启发，在严重遮挡和极端光照条件下对车道线的识别主要基于上下文和全局信息。基于这种观察，本文提出了一种新颖，简单而有效的方法，我们将车道线检测过程视为使用全局特征的基于行（row-based）的选择问题,使用全局特征在图像的预定义行中选择
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2024-08-16 22:30:25
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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
