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
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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作者丨Dt Pham 在这个项目中，我使用 Python 和 OpenCV 构建了一个 pipeline 来检测车道线。这个 pipeline 包含以下步骤:摄像头校准（Camera calibration）透视变换（Perspective transformation）颜色阈值和区域掩码（Color thresholding and Region masking）寻找车道像素（Finding l
车道线检测 + 距离告警 + 转弯曲率半径计算。
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2021-06-24 10:38:58
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作者：Priya Dwivedi编译：ronghuaiyang （AI公园）导读车道线检测 + 距离告警 + 转弯曲率半径计算。代码：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection来自模型的车道线预测介绍自动驾驶将在未来十年给旅行带来革命性的变化。目前，自动驾驶应用正在进行各种应用案例的测试，包括乘用车、机器人出租车、
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2022-10-05 10:21:46
709阅读
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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# Python中车道线拟合库实现流程
## 简介
本文将教会刚入行的小白如何在Python中实现车道线拟合库。我们将用到以下几个步骤来完成这个任务：
1. 数据预处理
2. 边缘检测
3. 区域兴趣选择
4. 霍夫直线检测
5. 车道线拟合
6. 可视化结果
在下面的表格中，我们将逐步展示每个步骤所需的代码和解释。
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-09-28 11:18:32
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车道线曲线拟合方法 一．车道线拟合算法 背景技术：在车辆行驶过程中，为了更好的了解并预测周围的环境信息，对车道线的曲线拟合是必要的。将采集来的车道线数据进行曲线拟合可以很好的估计车道线的参数信息，得知偏移量、倾斜角、曲率半径等信息，从而预测车道线的走向，为驾驶员或车辆自动控制系统提供帮助。现有的主流
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2020-04-30 19:23:00
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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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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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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
本文是对论文的解读与思考论文： Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach introduction该论文提出了一种 端到端 的 实例分割方法，用于车道线检测；论文包含 LaneNet + H-Net 两个模型网络，其中 LaneNet 是一种将 语义分割 和 像素矢量化
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
454阅读
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到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? 深度学习 机器视觉 车位识别车道线检测?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? 选题指导,
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2024-05-14 15:45:03
29阅读
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
250阅读
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
143阅读
目录1、前言2、霍夫线变换2.1、霍夫线变换是什么？2.2、在opencv中的基本用法2.2.1、HoughLinesP函数定义2.2.2、用法3、识别车道3.1、优化3.1.1、降噪3.1.2、过滤方向3.1.3、截选区域3.2、测试其它图片3.2.1、代码3.2.2、图片13.2.3、图片23.2.4、图片3 1、前言最近学习opencv学到了霍夫线变换，霍夫线变换是一个查找图像中直线的算法
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2023-10-20 15:31:13
294阅读
# Python 车道线识别入门指南
车道线识别是自动驾驶和计算机视觉领域中的一个重要任务。这篇文章将带你逐步了解如何使用Python实现车道线识别。我们将通过以下几个步骤完成这个任务：
### 步骤流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------------ |
| 1 | 安装必要的库
学习目标了解直方图确定车道线位置的思想我们根据前面检测出的车道线信息，利用直方图和滑动窗口的方法，精确定位车道线，并进行拟合。1. 定位思想下图是我们检测到的车道线结果：沿x轴方向统计每一列中白色像素点的个数，横坐标是图像的列数，纵坐标表示每列中白色点的数量，那么这幅图就是“直方图”，如下图所示：对比上述两图，可以发现直方图左半边最大值对应的列数，即为左车道线所在的位置，直方图右半边最大值对应的列
作者：Dt Pham在这个项目中，我使用 Python 和 OpenCV 构建了一个 pipeline 来检测车道线。这个 pipeline 包含以下步骤:摄像头校准（Camera calibration）透视变换（Perspective transformation）颜色阈值和区域掩码（Color thresholding and Region masking）寻找车道像素（Finding la
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2024-08-28 22:33:14
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