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车道线检测；使用PyTorch；可执行代码；

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简介：
本项目采用PyTorch实现车道线检测算法，并提供完整的可执行代码。通过深度学习技术，准确识别图像中的车道线，适用于自动驾驶和辅助驾驶系统。 适用于初学者的车道线识别项目或个人图片识别；适合毕业设计使用。

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  • 车道线检测；使用PyTorch；可执行代码；
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    本项目采用PyTorch实现车道线检测算法，并提供完整的可执行代码。通过深度学习技术，准确识别图像中的车道线，适用于自动驾驶和辅助驾驶系统。 适用于初学者的车道线识别项目或个人图片识别；适合毕业设计使用。
     
  • C++中使用OpenCV进行车道线检测
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    本项目利用C++编程语言和OpenCV库实现车道线检测算法，通过图像处理技术自动识别道路上的车道标志，为智能驾驶系统提供技术支持。 OPENCV C++车道线检测的源码和测试视频。
     
  • Python车道线检测代码
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    本项目提供了一套基于Python的车道线检测代码，采用OpenCV和深度学习技术，适用于自动驾驶及辅助驾驶系统的开发与研究。 本资源仅供学习交流使用。期末老师布置的大作业，这个应该是标准代码了。
     
  • Yolov4车道线检测代码
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    本项目基于YOLOv4模型实现车道线检测功能，通过优化网络结构与训练策略，提升算法在复杂交通场景下的鲁棒性和实时性。 主要内容：使用YOLOv4进行车道线检测以及车辆距离预测。适用人群为对深度学习感兴趣或从事相关工作的人员。 使用场景：作为演示在驾驶场景中可以应用此技术。 具体实现采用ONNX、OpenCV及NumPy的主要组合： 1. 定义了一些常量和全局变量，包括类别标签、模型输入输出的尺寸、类别数量以及锚点等。 2. 定义了预处理函数preprocess：将输入帧图像进行缩放与填充操作以适应模型要求，并完成归一化处理。 3. 设计了一系列辅助功能，例如计算两个边界框之间的重叠区域和IoU（交并比），应用非极大值抑制(NMS)等。 4. 定义了用于解码模型输出的函数decode_bbox：将特征图转换为检测边界的坐标信息及类别概率。 5. 设计了后处理函数post_process，依据模型输出结果执行NMS操作，并把最终检测结果转化为易读格式。 6. 还定义了一些辅助功能，比如标签到可读形式的转换以及帧图像的处理。 主程序main：从视频流中读取每一帧画面并调用以上提到的各种方法来实现目标和车道线识别任务。最后将所有分析后的数据写入输出视频文件内以供进一步查看或研究使用。
     
  • 利用OpenCV进行车道线检测
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    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV实现车道线自动检测技术，旨在提高驾驶安全性和辅助自动驾驶系统的开发。通过图像处理和机器学习算法识别道路上的车道标记，为车辆导航提供精确的数据支持。 1. 图像加载； 2. 图像预处理：包括图片灰度化和高斯滤波； 3. Canny边缘检测； 4. 感兴趣区域检测； 5. 霍夫直线变换以检测直线； 6. 直线拟合； 7. 车道线叠加到图像上； 8. 对图片和视频进行测试； 9. 使用PyQt5创建可视化界面。
     
  • 利用Matlab进行车道线检测
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    本项目旨在通过MATLAB开发高效算法，实现对视频或图像中的车道线自动识别与追踪，提升智能驾驶系统的安全性及可靠性。 Matlab车道线检测是一种基于图像处理技术的识别方法，通过预处理、特征提取及分类步骤来准确地识别车道线。 首先，在进行裁剪与颜色空间转换等预处理操作后，可以去除周围环境干扰，并将RGB颜色信息转化为更适合于车道线检测的YCbCr颜色空间。 接着，利用大津法和其他算法分离出车道线和非车道线的信息，并执行滤波及边缘检测。这些步骤有助于提取潜在的车道线边缘点。 最后一步是使用概率Hough变换来拟合边界，根据之前的边缘检测结果补充遗漏的车道线信息，并筛选与合并车道线边界。最终的结果能够用于自动驾驶车辆路径规划和控制。 总之，Matlab车道线检测方法是一个基于图像处理技术的有效自动识别手段，可以迅速且准确地确定车道的位置及形状，从而为自动驾驶汽车的研发应用提供强有力的支持。
     
  • 利用OpenCV进行车道线检测
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    本项目使用Python和OpenCV库实现车辆行驶过程中对车道线的实时检测与跟踪，确保行车安全。通过图像处理技术识别道路标线，为自动驾驶提供技术支持。 在自动驾驶及高级驾驶辅助系统（ADAS）领域里，车道线检测是一项至关重要的技术。它能够帮助车辆实时感知道路边界，确保行驶安全。“基于OpenCV的车道线检测”项目正是针对这一需求而设计，利用计算机视觉库OpenCV进行实现。 OpenCV是一个跨平台的开源库，提供了大量的图像处理、特征提取和物体识别等算法。该工具支持多种编程语言（如C++、Python），为开发者提供灵活的选择空间，并且是开发视觉应用的理想选择之一。 车道线检测通常包含以下步骤： 1. **图像预处理**：通过对原始图片进行灰度化、直方图均衡化以及高斯滤波等操作，消除噪声并增强对比度。OpenCV提供了相应的函数来完成这些任务，例如`cvtColor`用于颜色空间转换，`equalizeHist`用来执行直方图均衡化，而`GaussianBlur`则可以进行高斯滤波。 2. **边缘检测**：使用Canny算法或其他方法寻找图像中的边界。OpenCV的`Canny`函数可用于此目的。 3. **区域限制**：为了减少不必要的边缘影响，通常会关注车道线可能出现的部分——即感兴趣区域或通过透视变换定义的具体位置。 4. **线段检测**：利用Hough变换将边界的定位结果转化为直线形式。OpenCV的`HoughLinesP`函数可以实现这一过程中的参数化Hough变换以识别图像内的线条。 5. **线段筛选**：从检测到的所有线条中挑选出最有可能代表实际车道边界的部分，这通常需要考虑长度、角度和连续性等因素来确定最佳选择。 6. **车道线绘制**：将选定的线段重新绘回到原始图片上以显示最终结果。OpenCV提供了`line`函数用于这一操作。 7. **优化与更新**：为了提高系统的性能和实时响应能力，可考虑引入滑动窗口、自适应阈值以及卡尔曼滤波等技术来改进车道检测流程。 项目文件中可能包含了实现上述步骤的源代码及示例数据。通过研究这些材料，开发者可以更好地掌握OpenCV的应用技巧，并深入了解车道线检测的核心方法。对于ADAS或自动驾驶领域的从业者来说，这将是一个非常有价值的参考资源。
     
  • 利用EMGUCV进行直线车道线检测
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    本项目采用EMGUCV库实现直线车道线的实时检测，通过图像处理技术识别道路中的关键线条信息，为自动驾驶或辅助驾驶系统提供可靠的数据支持。 在计算机视觉领域里，车道线检测是一个至关重要的任务，在自动驾驶、智能交通系统以及辅助驾驶技术中有广泛应用。EMGU CV是.NET平台上的一个开源库，它基于OpenCV，并提供了C#等语言的接口以支持图像处理与算法开发。 本项目使用了EMGUCV进行直线车道线的识别工作。项目的执行流程主要包括四个步骤：预处理、特征提取、直线检测和后处理： 1. **预处理**：在对原始图片进行进一步操作前，需先通过一系列手段来降低噪音并增强图像中的关键信息（如车道标记）。这包括灰度化转换以简化色彩复杂性，并使用高斯滤波器减少噪声。EMGU CV为此提供了相应的方法接口，例如`Image.ConvertGrayScale()`用于将图片转为灰阶模式，而`Imgproc.GaussianBlur()`则用来执行模糊处理。 2. **特征提取**：为了提高直线检测的准确性，需通过突出显示车道线来加强图像中的关键信息。Canny边缘探测算法是常用的技术之一，它能够有效地识别出图像中重要的轮廓边界点。EMGU CV提供了`Imgproc.Canny()`函数用于执行此操作，并允许用户设定合适的阈值以调节边缘检测灵敏度。 3. **直线检测**：本项目采用了优化过的霍夫变换技术来实现车道线的精确探测。该算法能够从像素强度图像中识别出线条形状，EMGU CV中的`HoughLinesP()`函数即是为此目的而设计的，并允许调整参数如累加器阈值、最小线段长度以及最大间隔距离以适应各种环境条件。 4. **后处理**：检测到的直线可能包含不需要的数据（噪声），因此需要进行后期清理。这通常涉及筛选、合并及去除冗余等步骤，确保最终输出结果既连续又符合真实道路状况。例如，可以采用聚类算法如DBSCAN对线段分组，并根据角度或长度属性来过滤掉不合适的线条。 在实际操作过程中，提高车道识别的稳定性还需要考虑以下因素： - **光照变化**：通过调整预处理策略（比如曝光补偿或是自适应阈值）以应对不同的光线条件。 - **曲线道路情况**：面对非直线的道路时可能需要引入更复杂的模型如多项式拟合或贝塞尔曲线等技术来解决识别问题。 - **遮挡与混淆情形**：对于部分被阻挡的车道线或者与其他物体混杂的情况，可以结合深度学习或其他高级算法来进行处理。 - **实时性能优化**：为了保证在实际使用场景中的快速响应能力，在编写代码时需要对计算复杂度和内存消耗进行优化。 项目提供的源码及文档将详细展示如何运用EMGU CV库完成上述步骤，并且会给出一些C#环境下的实例演示。这为那些希望深入研究计算机视觉技术或自动驾驶领域的开发者们提供了一个宝贵的实践案例。
     
  • 车道线检测的程序代码
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    本程序为车道线检测系统，采用先进图像处理技术与机器学习算法识别道路中的车道线，适用于自动驾驶及辅助驾驶系统。 基于OpenCV的车道线检测程序代码首先提取图像感兴趣区域，然后使用Canny算法进行边缘检测，最后通过霍夫变换标出车道线。整个程序调用OpenCV库函数，简单易懂且实现效果较好。
     
  • 车道线检测的MATLAB代码.zip
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    该资源包包含了用于检测图像和视频中车道线的MATLAB代码。它提供了多种算法和技术来实现自动车辆中的车道识别功能。 MATLAB车道线检测可以实现视频分帧，并对每帧图像进行车道线的检测与提取。系统能够计算汽车距离车道线的距离及夹角，从而实时提醒驾驶员注意安全距离。此外，还可以开发相应的GUI界面来增强用户体验。