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搜索资源列表

  1. 曲线拟合的matlab实现

  2. 曲线拟合的matlab实现，车道线检查，车道线识别

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-03-08
    • 文件大小：184320
    • 提供者：wdd5252006

  1. 基于opencv的道路车道线检测

  2. 基于opencv的道路车道线检测。 采用了边缘检测法先检测出绘图图像的边缘，再hough直线拟合，拟合出图中的直线。由于这样查找到的直线非常多，所以先筛选掉角度明显有误的直线，在剩下的直线中保留最长的一组。 然后根据栅格扫描的方式进行逐行扫秒，把得到的交点，和道路中间的灰度小块进行块匹配，因为道路的分道线和道路的颜色是不一样的，根据块匹配区分该点是在分道线上还是在道路上，统计得到中心点左右两侧最匹配的两条直线，作为检测到的道路车道线。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-01-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u012767067

  1. bezier曲线拟合，opencv，车道线拟合

  2. 在visual studio上新建项目，将本程序添加到源文件目录下，直接运行即可，你可以用鼠标在改变控制点的位置观察探究bezier拟合出曲线的变化过程，还可以自行设置四个控制点，程序会自动拟合新的bezier曲线，你可以稍作改动用于车道线拟合，代码简洁规整，有文字说明，写代码不易，分享更不易，师兄说20个积分，但是我不忍心那么贵。。。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-12-26
    • 文件大小：2048
    • 提供者：ancientapesman

  1. Hough变换和最小二乘拟合的车道线协调检测

  2. 这是一片文档，麻烦下载前注意，文档通过将hough变换和最小二乘法结合进行车道线检测，算法理论部分值得参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-07-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：nchfgfb

  1. opencv-python实战.zip

  2. （一）信用卡数字识别 使用模板匹配进行数字识别 （二）答题卡识别 找到选项的轮廓，从上到下，从左到右依次扫描，根据阈值判断是否选中 （三）车道线检测 利用掩膜抠出车道线区域，再利用霍夫变换找出直线，再进行左右直线的拟合

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-08-17
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：zhangxiaoyu_sy

  1. 基于MATLAB和RANSAC的车道线检测程序

  2. 与上一部分资源类似，这部分也是基于MATLAB的车道线检测程序，同样使用和对比了不同边缘检测算法，最后对得到的数据点进行随机采样一致性算法（RANSAC）拟合了车道线。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-11-22
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_44029558

  1. 基于传统的计算机视觉下的车道线检测

  2. Python语言；代码包括有原始图像确定ROI；对前方道路的透视变换；边缘检测（采用sobel采用 x 方向的索贝尔算子）;在RGB色彩空间中对黄白两种颜色进行过滤从而提取出车道线的像素；HLS阈值化处理；组合梯度和色彩过滤车道线像素；滑窗多项式拟合车道线；拟合曲线使用透视变换还原到原视角。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：357376
    • 提供者：qq_42119367

  1. Advanced_Lane_Finding：使用各种技术（例如在不同的颜色通道上进行渐变）来识别车道线-源码

  2. 结果 高级车道发现项目 该项目的目标/步骤如下： 给定一组棋盘图像，计算相机校准矩阵和失真系数。 对原始图像应用失真校正。 使用颜色变换，渐变等创建阈值二进制图像。 应用透视变换以校正二进制图像（“鸟瞰”）。 检测车道像素并拟合以找到车道边界。 确定车道的曲率和车辆相对于中心的位置。 将检测到的车道边界扭曲回原始图像。 输出车道边界的可视化显示以及车道曲率和车辆位置的数值估计。 积分 在这里，我将单独考虑要点，并描述我如何解决实现中的每个要点。 撰写/自述文件 1.提供一个Wri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：84934656
    • 提供者：weixin_42131601

  1. CarND高级车道线大师-源码

  2. 撰写模板 如果您想将该文件作为markdown文件提交，则可以将此文件用作模板，但是如果愿意，可以使用其他方法并提交pdf。 高级车道发现项目 该项目的目标/步骤如下： 给定一组棋盘图像，计算相机校准矩阵和失真系数。 对原始图像应用失真校正。 使用颜色变换，渐变等创建阈值二进制图像。 应用透视变换以校正二进制图像（“鸟瞰”）。 检测车道像素并拟合以找到车道边界。 确定车道的曲率和车辆相对于中心的位置。 将检测到的车道边界扭曲回原始图像。 输出车道边界的可视化显示以及车道曲率和车

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：87031808
    • 提供者：weixin_42136826

  1. 基于主动红外滤光环视成像的车道线检测算法

  2. 针对传统的车道线检测系统采用单路前视摄像头在夜晚场景下易受强光照干扰和在复杂场景下易出现误检漏检的问题, 提出一种基于主动红外滤光环视成像的车道线检测算法。在成像阶段, 利用4路基于主动红外滤光成像的车载摄像头采集车辆四周的场景信息, 再基于透视变换和图像融合得到具有360°俯视效果的环视图像。在车道线的检测阶段, 提出一种基于凝聚型层次聚类的车道线检测算法：1) 基于车道线的形状特征设计一种具有较强针对性的匹配模板用来提取车道线边缘点; 2) 以凝聚型层次聚类对边缘点聚类, 并以随机抽样一致性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38656395

  1. 基于Android平台的车道线检测系统设计

  2. 在以图象处理为基础的车道线检测中，主要以采用Hough变换直线拟合等方法进行，但该方法存在计算量大，运算速度慢等问题。本文针对该问题，提出一种在结构化道路中识别效率高的非监督自适应直线分类器。同时运用OpenCV提供库进行开发，在 Android平台上实现了车道线检测与实时跟踪系统。经过实验表明在Android平台上，本文提出的车道线检测系统相对于传统方法每秒处理图像帧数fps数倍增加，有效的提升了辅助安全系统的功能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38629042

  1. 高级车道查找：用于检测车道线的高级车道查找项目-源码

  2. 高级车道查找 该项目的目标是编写一个软件管道来识别视频中的车道边界。 该项目 该项目的目标/步骤如下： 给定一组棋盘图像，计算相机校准矩阵和失真系数。 对原始图像应用失真校正。 使用颜色变换，渐变等创建阈值二进制图像。 应用透视变换以校正二进制图像（“鸟瞰”）。 检测车道像素并拟合以找到车道边界。 确定车道的曲率和车辆相对于中心的位置。 将检测到的车道边界扭曲回原始图像。 输出车道边界的可视化显示以及车道曲率和车辆位置的数值估计。 用于相机校准的图像存储在名为camera_c

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：72351744
    • 提供者：weixin_42117037