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提供完整视觉车道线检测代码。

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简介：
该项目包含视觉驱动的曲线车道线检测的完整代码实现，其核心技术依赖于滑动窗口算法。更详细的技术细节和实现过程，请参考博客文章：http://blog..net/adamshan/article/details/78733302。

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  • 基于计算机视觉的车道线检测（含完整源码）
    优质
    本项目采用先进的计算机视觉技术进行车道线检测，提供完整的算法实现与源代码，适用于自动驾驶和辅助驾驶系统开发。 该项目包含车道线检测的全部源码，并且在运行前需将图片和视频路径名改为相对路径。项目还附有对整个Pipeline流程总结以及解决代码执行过程中遇到问题的相关Markdown文件，具体解释可以参考如下博文：https://yongqi.blog..net/article/details/109213387。请注意，在实际使用前请确保已根据实际情况调整相关路径信息。
     
  • 基于计算机视觉的车道线检测（含完整源码）
    优质
    本项目采用计算机视觉技术实现车道线自动检测，提供详尽的算法解析及完整的源代码，适用于自动驾驶和辅助驾驶系统研究。 该项目包含车道线检测的全部源代码，在运行前请将图片和视频文件路径名改为相对路径。此外还提供了一个Markdown文档，总结了整个项目的Pipeline，并记录了在自己运行代码过程中遇到并解决的一些问题。关于该系统的详细解释可以参考相关博文。
     
  • 基于视觉的车道线检测代码详解
    优质
    本文章详细解析了基于视觉技术实现车道线自动识别与跟踪的核心算法及其实现代码。适合自动驾驶和智能交通系统的开发者参考学习。 基于视觉的曲线车道线检测完整代码采用滑动窗口方法实现。详情可参考相关博客文章。
     
  • 基于视觉的车道线检测代码详解
    优质
    本项目详细介绍了基于计算机视觉技术实现车道线检测的方法与流程，并提供完整代码。适合初学者快速上手和深入研究。 基于视觉的曲线车道线检测完整代码采用滑动窗口方法实现，详情可参考相关博客文章。
     
  • 基于视觉的车道线检测代码详解
    优质
    本项目提供了一套详细的基于计算机视觉技术实现车道线检测的代码解析与说明，适用于自动驾驶、智能驾驶辅助系统等相关领域研究者。 基于视觉的曲线车道线检测完整代码采用滑动窗口方法实现，详情可参考相关博客文章。
     
  • 利用Python编写的车道线检测完整代码
    优质
    本项目提供了一套完整的Python代码实现车道线检测功能，采用计算机视觉技术识别并追踪道路上的车道线，适用于自动驾驶和辅助驾驶系统。 基于Python实现的车道线检测完整代码： 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。
     
  • 基于MATLAB的车道线检测：完整代码与数据
    优质
    本资源提供一套基于MATLAB实现的车道线检测系统，包含详尽的源代码和测试所需的数据集。适合自动驾驶研究者学习参考。 基于Matlab的车道线检测完整代码及数据。
     
  • Python车道线检测代码
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 基于传统计算机视觉的车道线检测
    优质
    本研究聚焦于利用传统计算机视觉技术进行车道线检测的方法探讨与实现，旨在提升车辆自动驾驶及辅助驾驶系统的安全性与可靠性。 Python语言；代码包括原始图像确定ROI区域；对前方道路进行透视变换；边缘检测（采用x方向的索贝尔算子）；在RGB色彩空间中过滤黄白两种颜色以提取车道线像素；HLS阈值化处理；组合梯度和色彩过滤后的车道线像素；使用滑窗多项式拟合车道线；将拟合曲线通过透视变换还原到原视角。