【A378】基于Python+OpenCV汽车车道弯道检测

2021-12-31 09:15:11      索炜达电子      735     

文件编号:A378

文件大小:76M

开发环境:Python3.9、OpenCV4.5

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:自动驾驶汽车是人工智能领域最具颠覆性的创新之一。在深度学习算法的推动下,它们不断推动我们的社会向前发展,并在移动领域创造新的机会。一辆自动驾驶汽车可以去传统汽车可以去的任何地方,并且可以做有经验的人类驾驶员所做的一切。但是正确地训练它是非常必要的。自动驾驶汽车培训过程中涉及的许多步骤之一是车道检测,这是初步步骤。今天,我们将学习如何使用视频执行车道检测。

有一些非常重要的关键因素,我在做这个项目时必须注意。因此,这些关键步骤是:

1.将视频文件读取并解码为正确的帧。

2.2Gray对其获得的连续图像进行比例转换。

3.通过应用各种滤波器降低噪音。

4.检测边缘并遮罩canny图像。

5.找出车道的坐标。

6.将坐标拟合到精明的图像中。

因此,在完成了这些重要部分之后,项目最终完成了,并且完成了这些任务非常具有挑战性,因此,让我们分享几句话,这些步骤实际上是什么:

捕获和解码视频文件:我们将使用 VideoCapture 对象捕获视频,在捕获初始化后,每个视频帧都会被解码(即转换为图像序列)。

图像灰度转换:视频帧为RGB格式,RGB转换为灰度是因为处理单通道图像比处理三通道彩色图像要快。

减少噪声:噪声会产生假边缘,因此在进一步处理之前,必须进行图像平滑处理。高斯滤波器用于执行此过程。

Canny 边缘检测器:它计算模糊图像所有方向的梯度,并跟踪强度变化较大的边缘。更多解释请阅读这篇文章:Canny Edge Detector

Region of Interest:这一步是只考虑道路车道覆盖的区域。这里创建了一个蒙版,它与我们的道路图像具有相同的维度。此外,在我们精明的图像的每个像素和这个掩码之间执行按位与运算。它最终掩盖了精明的图像并显示了由掩模的多边形轮廓追踪的感兴趣区域。

霍夫线变换:霍夫线变换是一种用于检测直线的变换。此处使用了概率霍夫线变换,它将输出作为检测到的线的极值。

我正在分享我的输出,以便您可以更好地直觉这实际上会是什么样子。

按需写作:

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演示视频:

【A378】基于Python+OpenCV汽车车道弯道检测

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运行界面:

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文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频

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