车道线检测算法CLRnet的使用说明

CLRnet是一种基于深度学习的车道线检测算法，以下是使用CLRnet进行车道线检测的一般步骤：

1.准备数据集：需要有人工标注的车道线图像，这些图像可以来自于真实场景或者是模拟器场景。

2.训练模型：使用TensorFlow等深度学习框架，将数据集输入模型进行训练，得到车道线检测模型。

3.车道线检测：将车辆行驶过程中的图像输入模型进行推理，得到车道线的位置。

以下是一个简单的CLRnet车道线检测示例：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('clrnet_model.h5')

# 车道线检测函数
def detect_lane(image):
    # 图像预处理
    image = cv2.resize(image, (224, 224))
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    image = image / 255.0
    
    # 模型推理
    output = model.predict(image)[0]
    
    # 后处理
    lane_mask = np.zeros_like(output)
    lane_mask[output >= 0.5] = 1
    lane_mask = np.uint8(lane_mask * 255)
    lane_mask = cv2.erode(lane_mask, np.ones((3, 3), np.uint8), iterations=1)
    
    # 检测车道线
    contours, hierarchy = cv2.findContours(lane_mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    if len(contours) == 0:
        return None
    
    lane_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
    lane_points = np.squeeze(lane_contour)
    lane_points[:, [0, 1]] = lane_points[:, [1, 0]]
    
    return lane_points

# 加载测试图像
image = cv2.imread('test_image.jpg')

# 进行车道线检测
lane_points = detect_lane(image)

# 可视化结果
if lane_points is not None:
    cv2.polylines(image, [lane_points], False, (0, 255, 0), thickness=2)

cv2.imshow('Lane Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例中，我们首先加载CLRnet模型，然后定义了一个detect_lane函数用于进行车道线检测。该函数首先对输入图像进行预处理，然后使用模型进行推理得到车道线掩码，接着进行后处理得到二值化车道线掩码，最后使用cv2.findContours函数进行车道线轮廓检测，并将检测到的轮廓可视化。