车道线检测

车道线检测SCNN中使用CULane数据集转换代码，将json文件转换为灰度图像

提出一种车道线分类检测算法。首先采用LDA对道路图像进行有针对性的灰度化，以便更好地区分车道线与道路。采用LSD算法检测灰度图像中的直线部分并确定车道线的方向。在此基础上，选取符合车道线灰度范围内的像

一种基于平行透视模型的车道线检测方法，杨秀平，陈永泰，本文提出一种基于平行透视原理的车道线模型，使用亮区域宽度宽约束法查找符合车道线模型的车道线边缘，并对查找到的车道候选边缘

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此存储库还包含Tensorflow实现 。 (SCNN-Tensorflow) 新闻 已发布。 (在CULane测试集中可以达到73.1 F1措施) , 和已发布。 主要特点: (1)ENet-lab

Python OpenCV 车道检测-实例源码.zip

C++车道线检测例程,环境为VS2015或VS2017及以上版本,CV是最新版的opencv-4.1.2,均是作者教学科研过程中的实例,并配置一篇文档将安装软件及程序设置加以说明。

车道线的有效检测与跟踪是智能车正确识别道路的前提。针对现有车道线检测与跟踪算法效率不高的难题，提出了一种基于视觉传感器与车道级高精度地图相融合的车道线检测与跟踪方法。该方法首先用改进的Hough变换提

在Ubuntu操作系统下，如何进行车道线模型的部署和应用呢？本文将介绍车道线模型的部署步骤及具体操作方法。首先，我们需要安装相应的软件和依赖库，然后下载并导入车道线模型。接着，我们将详细介绍如何进行模

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