Advertisement

车道线检测程序代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
利用OpenCV开发的车道线检测程序代码，首先会进行图像感兴趣区域的提取，随后采用Canny算法执行边缘检测操作。在此基础上，通过Hough变换技术，精确地标记出车道线的路径。该完整程序依赖于OpenCV库函数，其设计简洁明了，并展现出较为理想的检测效果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 车道线检测的程序代码
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 车道线检测的MATLAB代码.zip
    优质
    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。
     
  • MATLAB车道线检测代码lane detect
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的车道线检测代码，采用图像处理技术自动识别和跟踪道路上的车道线，确保车辆行驶安全。 车道线检测的MATLAB代码可以使用lane detect进行实现。这段文字在去除不必要的链接和个人联系信息后更加简洁明了。
     
  • Python车道线检测代码包.zip
    优质
    本资源提供一个完整的Python实现的车道线检测代码包，包括图像处理和机器学习模型训练等内容，适用于自动驾驶技术研究与开发。 基于Python编写的车道线检测方法涉及使用计算机视觉技术来识别道路上的车道线。这种方法通常利用图像处理算法对视频帧或静态图片进行分析，以确定车辆在行驶过程中的定位信息。常用的库包括OpenCV和NumPy等，它们提供了丰富的函数用于图像读取、边缘检测以及Hough变换等操作，这些对于提取车道线特征至关重要。 此外，在开发这类系统时还需考虑光照变化、天气条件等因素的影响，并通过机器学习模型进行优化以提高准确性和鲁棒性。例如，深度学习框架如TensorFlow或PyTorch可以用来训练神经网络识别不同环境下的车道标志。 总之，基于Python的车道线检测不仅能够为自动驾驶汽车提供关键导航信息，还能增强驾驶员辅助系统的安全性与可靠性。
     
  • 基于MFC的车道线检测程序
    优质
    本软件为基于Microsoft Foundation Classes(MFC)开发的车道线检测程序。采用先进的图像处理技术，实现实时准确地识别道路车道线，保障驾驶安全，提升自动驾驶系统的性能。 车道线检测的MFC程序使用了OpenCV，并且编写了MFC界面。
     
  • MATLAB车道线检测
    优质
    本项目利用MATLAB实现车道线自动检测技术，结合图像处理与机器学习算法，提高驾驶安全性。 使用MATLAB实现道路分割，包含多种算法如分割检测等，有效实现了道路的精确划分。
     
  • MATLAB车道线检测
    优质
    本项目利用MATLAB实现智能驾驶中的关键功能——车道线检测。通过图像处理技术识别道路标记，确保行车安全与自动驾驶系统的准确执行。 基于改进的霍夫变换和区域生长法在MATLAB中的车道线检测方法。
     
  • 车道线检测-OpenCV.rar
    优质
    本资源为《车道线检测-OpenCV》压缩包，内含基于OpenCV库实现的车道线检测算法源代码及相关文档资料。 在这个项目中，我使用Python和OpenCV在道路图像中查找车道线。采用了颜色选择、坎尼边缘检测、感兴趣区域选择以及霍夫变换线检测等多种技术。最后，将这些方法应用于视频片段以识别其中的车道线。