基于opencv的车道线检测代码

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

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

检测车道ColorSelection：识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会.本文基于Matlab实现了车道检测，代码可

这个程序代码完全可以实现道路线的识别与检测，实时性和有效性较好

本文主要介绍如何利用MATLAB对车道线检测系统进行界面设计，包括界面结构及功能模块的实现。针对该课题，我们采用了基于边缘检测的车道线检测算法，并将其嵌入到GUI中，使得用户可以方便快捷地进行车道线检

长春理工大学本科毕业论文 基于图像处理的车道线识别算法研究 摘要 为了提高车道线识别算法的实时性和准确性提出了一种基于改进 Hough 变换 的车道线检测方法在车道线的预处理阶段首先确定图像中的感兴趣

论文仅供学习参考使用。 道路图像预处理部分。首先对道路图像进行感兴趣区域提取,取图像下半部分作为感兴趣区域减少干扰信息;然后分析分量法、最大值法、平均法、加权平均法四种图像灰度化处理方法,采用加权平均

在相机视角下，利用车道线的几何特征提取边缘直线方程，并通过高斯牛顿法进行迭代优化，实现相机旋转矩阵外参的提取。该方法针对车辆周围环境的特征进行精准匹配，从而实现相机在不同位置的准确标定。高斯牛顿法通过

属于原创，车道线，Matlab,利用了加强版的Hough变换，识别率高，无断点

这篇文章将分享如何使用python和Opencv来实现车道检测的毕业设计源码。我们使用python3.6.5和Opencv3.14.8版本，并在Windows10系统下进行开发。我们还使用了pycha