【A295】基于Python+OpenCV车道弯道检测(采用曲线估计法)

2021-12-30 11:42:44      索炜达电子      592     

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。

【A295】基于Python+OpenCV车道弯道检测(采用曲线估计法)

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。

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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。

【A295】基于Python+OpenCV车道弯道检测(采用曲线估计法)

依赖库:

-Imutils

-OpenCV

-numpy

按需写作:

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演示视频:

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运行效果:

python lane-detection.py

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文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.系统演示视频

TAG车道弯道
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