Yolov4车道线检测代码
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简介：
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。
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