【A353】基于Python火车轨道铁路轨道检测识别(弯轨+直轨)

2021-12-31 00:43:23      索炜达电子      744     

文件编号:A353

文件大小:20M

开发环境:Python3.8、OpenCV4.5、PyCharm2020

猿创承诺:该项目亲测正常运行,需远程调试部署需另外收费,确保正常使用,不能正常使用全额退款。

简要概述:基于深度学习的图像分类的GUI界面,图片大小随GUI界面自适应变化。

火车轨道铁路轨道检测识别(弯轨+直轨)

首先的第一步,就是读入图片

import os

import cv2

import utils

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from moviepy.editor import VideoFileClip

import line

test_imgs = utils.get_images_by_dir('pic')

读入图片之后,使用了sobelX,sobelY,算子边缘检测

将图像转换成HLS通道,然后判断图像像素值信息及三个通道信息

将图像转换成LUV通道,然后判断图像像素值信息及三个通道信息

将图像转换成LAB通道,然后判断图像像素值信息及三个通道信息

按需写作:

【A353】基于Python火车轨道铁路轨道检测识别(弯轨+直轨)

演示视频:

【A353】基于Python火车轨道铁路轨道检测识别(弯轨+直轨)

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运行结果:

【A353】基于Python火车轨道铁路轨道检测识别(弯轨+直轨)

远程协助:

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文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频

TAG轨道检测
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  • 450 分