无人驾驶车道线检测:基于深度学习的计算机视觉实战
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该资源是一份关于深度学习在计算机视觉领域应用的实战教程,特别关注于无人驾驶中的车道线检测。文档可能包含了一本名为《学习OpenCV4:基于Python的算法实战》的书籍中引用的函数详解,以及另一本《深度学习计算机视觉实战》书籍的四个部分介绍。内容涵盖了OpenCV的多个核心模块,如图像处理、可视化、视频处理等,并涉及深度学习的基础、模型训练中的图像处理、计算机视觉项目实战以及基于TensorFlow Lite的模型部署。此外,还提供了车道线检测的具体代码示例。
在车道线检测方面,文档首先展示了检测结果,用绿色线条表示车道线。检测过程包括以下几个步骤:
1. **视频读取**:使用`cv.VideoCapture`读取行车视频,通过`cap.isOpened()`判断视频是否已打开。
2. **帧处理**:获取视频帧并进行边缘检测,这通常通过Canny算法实现,代码中调用了`do_canny(frame)`函数。
3. **区域分割**:对边缘检测后的图像进行车道线区域分割,可能采用了特定的阈值或规则,代码中使用了`do_segment(canny)`函数。
4. **霍夫变换**:利用`cv.HoughLinesP`函数执行霍夫变换来检测图像中的直线,参数设置包括线条间距、角度分辨率、检测阈值、最小线长度和最大线间隙。
5. **车道线计算**:根据霍夫变换的结果`hough`,计算出实际的车道线,具体实现为`calculate_lines(frame, hough)`函数。
6. **车道线可视化**:最后,将检测到的车道线在原始帧上绘制出来,调用`visualize_lines(frame, lines)`函数进行显示。
这些步骤综合运用了计算机视觉和深度学习技术,旨在实现无人驾驶汽车对行驶环境的实时理解,确保车辆能够准确识别并沿着车道线行驶。通过这样的实战教程,读者可以深入理解如何结合OpenCV和深度学习技术解决实际问题,同时提供了一个从理论到实践的学习路径,涵盖了从基础概念到模型部署的全链条知识。
2021-04-17 上传
2022-06-24 上传
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2023-12-30 上传
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