2021-12-30 11:42:44 索炜达电子 569
文件编号：A295
文件大小：41M
开发环境：Python3.8、OpenCV4.5、PyCharm2020
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简要概述：以下是“lane.py”中涉及的图像处理和分析步骤。
1.应用透视变换来校正二值图像（“鸟瞰视图”）。
2.使用二进制转换，创建阈值二值图像。
3.应用中值模糊滤波器去除阈值图像噪声。
4.拆分左车道和右车道的图像。
5.确定左车道和右车道的中心点、顶点和底点。
6.通过点拟合二次多项式曲线。
7.确定车道曲率和车辆相对于中心的位置。
8.将检测到的车道边界投影回原始图像。
9.输出车道边界的视觉显示以及车道曲率和车辆偏移位置的数值估计。
10.确定左车道曲线系数、右车道系数和与车道中心的偏移量。
依赖库：
-Imutils
-OpenCV
-numpy
按需写作：
演示视频：
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运行效果：
python lane-detection.py
远程协助：
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我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.系统演示视频
