无人驾驶车道线检测：基于深度学习的计算机视觉实战

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。