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C++车道线检测代码示例（适用于VS2015及以上版本与OpenCV 4.1.2）

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简介：
本项目提供了一个基于C++和OpenCV库的车道线检测代码示例，专为Visual Studio 2015及以上版本设计。通过图像处理技术识别道路中的车道线，适用于自动驾驶及辅助驾驶系统开发研究。 C++车道线检测例程适用于VS2015或更高版本的开发环境，并使用最新版的OpenCV库（如opencv-4.1.2）。这些实例是作者在教学与科研过程中编写的，附带一份文档详细介绍了软件安装和程序配置的相关说明。

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  • C++车道线检测代码示例（适用于VS2015及以上版本与OpenCV 4.1.2）
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    本项目提供了一个基于C++和OpenCV库的车道线检测代码示例，专为Visual Studio 2015及以上版本设计。通过图像处理技术识别道路中的车道线，适用于自动驾驶及辅助驾驶系统开发研究。 C++车道线检测例程适用于VS2015或更高版本的开发环境，并使用最新版的OpenCV库（如opencv-4.1.2）。这些实例是作者在教学与科研过程中编写的，附带一份文档详细介绍了软件安装和程序配置的相关说明。
     
  • Android SIP示例代码(SipDemo)，适用于2.3及以上版本
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    SipDemo是一款专为Android 2.3及以上系统设计的应用程序示例代码，它展示了如何在移动设备上实现SIP协议及相关语音通话功能。 Android SipDemo 是一个展示如何在 Android 平台上实现网络电话功能的示例应用，主要针对的是从 Android 2.3（Gingerbread）版本开始及之后的系统版本。此项目基于 Android 的 SIP (Session Initiation Protocol) API 来提供服务，这是一种标准协议用于多媒体通信，在 VoIP（Voice over Internet Protocol）中常见。 以下是关于 SipDemo 及其涉及的 Android SIP API 相关知识点： 1. **SIP 协议**：SIP 是一种应用层控制协议，它能够建立、修改和终止包括语音和视频在内的各种多媒体会话。通过互联网使用此协议可以实现实时通信功能。 2. **Android SIP API**：Android 提供了原生的 SIP API 以使开发者能够在移动设备上创建支持 SIP 功能的应用程序。该 API 包含 `android.sip` 包，其中包含如 `SipManager`, `SipProfile`, 和 `SipAudioCall` 等类来提供构建和管理 SIP 会话所需的功能。 3. **SipManager**：这是 SIP API 的核心组件，用于初始化、开启与关闭 SIP 会话，并负责账户的注册及注销操作。 4. **SipProfile**：此类用来创建并维护 SIP 账户信息（如用户名、域名、密码和服务器地址等），以便建立到 SIP 服务端的连接。 5. **SipAudioCall**：处理实际音频通话，提供拨打接听电话以及挂断、静音等功能。开发者可以通过监听事件来控制通话状态的变化。 6. **SIP 注册过程**：在开始网络通话之前，通常需要使用账户信息向 SIP 服务器进行注册操作。成功注册后，设备可以在互联网上被其他用户找到并呼叫到。 7. **SIP 呼叫流程**：一个完整的 SIP 呼叫包括发起呼叫、媒体协商、建立连接以及结束通话等阶段。`SipAudioCall` 类提供了这些阶段所需的方法支持。 8. **权限管理**：在 `AndroidManifest.xml` 文件中，需要添加 `` 标签来请求使用 `android.permission.USE_SIP` 和 `INTERNET` 权限以启用 SIP API 功能和网络访问功能。 9. **设备兼容性**：SipDemo 仅适用于 Android 2.3 及其之后的版本，因为 SIP API 是在 Gingerbread 版本中首次引入的。对于更早版本的操作系统，则可能需要依赖第三方库来实现类似的功能支持。 10. **调试与测试**：开发者需配置好 SIP 服务器，并使用真实设备或模拟器进行功能验证和性能评估，在模拟环境中网络电话的具体操作可能会受到一定限制。 SipDemo 的源代码有助于开发人员了解如何集成 SIP 服务，以实现在 Android 设备上构建基础的 VoIP 应用程序。通过分析及学习这个示例项目，开发者可以掌握创建自己的 VoIP 应用的基本步骤和技巧。
     
  • 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。
     
  • C#-Xilium.CefGlue 最新集成版本（支持直接运行）适用于VS2015及以上版本
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    简介：C#-Xilium.CefGlue 是一个最新集成版本的库，专为VS2015及更高版本设计，允许开发者轻松地将Chromium嵌入到Windows应用中，并支持直接运行。 Xilium.CefGlue 是最新版本的工具，可以直接用 C# 开发 Chromium 浏览器。它提供了最新的集成版本，便于开发者使用 C# 进行 Chromium 的开发工作。
     
  • 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。
     
  • 基于OpenCV的车道线检测.zip
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    本项目为基于OpenCV库实现的车道线检测系统，通过图像处理技术自动识别道路上的车道线，适用于自动驾驶和辅助驾驶场景。 【项目资源】：基于Opencv的车道线检测包括以下步骤：1. 图像加载；2.图像预处理（图片灰度化、高斯滤波）；3.Canny边缘检测；4.感兴趣区域检测；5.Hough直线变换；6.直线拟合；7.车道线叠加显示；8.对图片和视频进行测试验证；9.可视化界面pyqt5 （可选）。该文件包含多种技术项目的源码，涵盖前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发及大数据等领域。项目使用了C++、Java、Python、Web（如HTML/CSS/JavaScript）、C#和EDA等编程语言和技术。 【适用人群】：适合希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者，可用于毕业设计项目、课程作业或是大作业任务，也适用于工程实训及初期项目的立项工作。 【附加价值】：这些项目具有较高的参考与学习价值，并可直接修改和复刻使用。对于有一定基础或者热衷于深入研究的人来说，在此基础上进行扩展开发来实现其他功能是可能的。 鼓励下载并实践这些资源，欢迎用户之间互相交流、共同进步。
     
  • 基于OpenCV的车道线检测代码及理论算法详解
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    本项目深入探讨并实现了一种基于OpenCV库的车道线检测方法。通过详细解析相关理论与算法，并提供完整源码，旨在帮助开发者理解和应用该技术。 本程序基于OpenCv提供了一种车道线检测的算法。首先通过OSTU进行二值化处理，然后利用改进的霍夫变换来识别车道线，取得了较好的效果。
     
  • 利用OpenCV的车道线检测方法
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    本项目采用OpenCV库实现先进的车道线检测算法，通过图像处理技术自动识别和跟踪车辆前方的道路边界，确保行车安全。 基于OpenCV的道路车道线检测采用了边缘检测法来识别图像中的边缘，并通过霍夫变换拟合直线以找到图中的所有直线。由于这种方法会生成大量的直线，因此需要先过滤掉角度明显错误的直线，在剩下的直线路中保留最长的一组。接下来使用栅格扫描的方式逐行进行扫描，获取交点并根据道路中间灰度小块进行匹配。因为车道线的颜色与路面不同，通过这种块匹配方法可以判断某一点是在分道线上还是在路面上，并统计得出结果。
     
  • 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。