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利用计算机视觉技术进行车道线检测（包含完整源代码）。

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简介：
该项目包含完整车道线检测的源代码，在使用前请务必将图像和视频的文件名修改为相对路径。此外，项目还提供了对整个开发流程的Pipeline总结，以及在运行代码过程中遇到的问题及解决方案的Markdown文档。详细的解答可以参考博文https://yongqi.blog..net/article/details/109213387?utm_medium=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-baidujs-8.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-baidujs-8.nonecase

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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。
     
  • 【车位检测】利用计算机视觉技术进行停车场空位识别（含MATLAB代码）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于计算机视觉技术的停车场车位检测方案，包含详细的MATLAB代码和教程，帮助用户实现智能停车引导系统。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示内容的介绍可以在主页中搜索博客找到更多信息。 4. 适合人群：本科和硕士等科研学习使用。 5. 博客介绍：热爱科研工作的MATLAB仿真开发者，致力于技术与个人修养同步提升。有合作意向者可以私信联系。
     
  • 【车道线识别】利用MATLAB进行机器视觉视频中的车道线检测【附带Matlab代码 4045期】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了如何使用MATLAB进行机器视觉处理，实现对视频中车道线的有效检测。内容包括理论介绍、编程技巧及完整代码分享（4045期）。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码供下载使用，这些代码经过验证可以正常运行，并且适合编程新手。 1. 代码压缩包包含以下内容：主函数为main.m；其他调用函数以单独的m文件形式提供。 2. 运行环境要求是Matlab版本2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行相应的修改，或者寻求帮助（例如通过私信等方式）。 3. 具体的操作步骤如下： - 步骤一：将所有下载的文件放置到Matlab当前的工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取最终结果。 4. 如果需要其他服务或有进一步的需求（如代码定制、科研合作等），可以联系博主进行咨询。
     
  • 车道线检测在计算机视觉中的应用
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    车道线检测是计算机视觉领域的一项关键技术，广泛应用于自动驾驶和辅助驾驶系统中，通过图像处理与机器学习算法识别道路边界，保障行车安全。 该资源包含：Python代码、原视频以及车道线检测处理后的视频。请注意，本代码中的透视矩阵为手动标定，并且滑动窗口的设定使用了自定义数值，在一定程度上具有局限性，仅适用于当前视频；若更换其他视频，则需要相应调整代码参数。 算法步骤如下： 1. 透视变换； 2. 提取车道线； 3. 矩形滑窗； 4. 跟踪车道线； 5. 逆透视变换还原。 代码中添加了详细的注释，欢迎大家积极点赞和评论，博主会定期回复。
     
  • 利用机器视觉技术进行零件尺寸检测
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    本项目运用先进的机器视觉技术实现对生产线上零件尺寸的自动化、高精度检测，显著提高产品质量与生产效率。 本段落提出了一种基于机器视觉的非接触测量方案，旨在更有效地结合非接触测量手段与零件尺寸测量问题。通过采用超分辨率重构技术来消除图像中的噪声以及由于有限检测范围和光学元件产生的模糊现象，从而从图像中获取更多的细节和信息。利用最小二乘回归亚像素边缘检测技术进行精确的边缘定位及角点提取工作。在机器视觉CCD摄像机的应用上，本段落采用了线性回归法来进行摄像机标定。最后通过实验分析与对比评估了基于机器视觉的零件尺寸测量方法的实际应用效果。
     
  • 【图像检测】利用计算机视觉技术进行遥感图像变化检测（附带Matlab源码）.zip
    优质
    本资源提供基于计算机视觉技术的遥感图像变化检测方法详解及其实现代码。使用MATLAB编写，适用于科研与教学用途，帮助用户掌握并应用先进的图像处理技术。 擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • 利用机器视觉技术进行零部件尺寸检测
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    本项目采用先进机器视觉技术，实现对生产线上各类零部件的精确尺寸检测。通过图像处理与模式识别算法，自动判定产品是否符合规格要求，提高生产线效率和产品质量。 基于机器视觉的零部件尺寸测量是该技术的主要应用之一。通过引入机器视觉，不仅提高了测量精度，还解决了狭小空间内的测量难题。这种方法具有速度快、非接触式操作以及易于自动化的特点，并且能够实现高准确率的测量结果。
     
  • 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。