【深度学习计算机视觉实战】无人驾驶中的车道线检测 计算机视觉.pdf

适用初学者对车道线的识别，或者识别自己的图片；毕业设计可用；

OPENCV视频检测车流量(帧间差分法)_同时检测4路车道_C++.rar

OPENCV视频检测车流量(帧间差分法),同时检测4路车道 OPENCV视频检测车流量(帧间差分法),同时检测4路车道

基于背景差分的多车道车流量检测系统

在分析实测车辆数据的基础上,确定了模型车辆、车重、车头时距等交通特征的分布类型及参数。采用MonteCarlo法进行随机抽样,自编MATLAB程序,对自由车流进行模拟,得到车重、轴重在桥梁上的纵横向分布及其随时间变化情况;讨论了车辆占用车道不均匀系数的3种不同情况,发现轴重在桥上均呈多峰分布,峰值相近,但出现频率差异较大。

基于深度学习的雨天车道线检测代码，包含加雨、去雨、车道线检测等环节，效果非常好，也可以进行自定义。 1. 代码基于 pytorch，有 README 文档，对于关键代码都有功能注解和需要注意的地方，同时对于整体思路也有清晰的说明； 2. 可以自定义雨的大小，方向等属性，为视频加雨； 3. 利用目前最好的去雨算法去除雨痕，从而再识别车道线； 4. 去雨前后的车道线检测对比明显； 5. 附有若干实验视频，可以直接用来做对比； 6. 附有数据集下载路径和算法参考论文等； 7. 实际中只需要修改对应路径就可以进行实验。 代码清晰易懂，非常适合学习和直接应用，测试效果良好，欢迎大家下载。

matlab中拟合中心线的代码车道检测 在此项目中，MATLAB被用作图像处理工具来检测道路上的车道。 以下技术用于车道检测。 •色彩遮罩•Canny边缘检测•感兴趣区域选择•Hough变换线检测 预处理图像 第一步是导入视频文件并初始化变量以在代码中使用。 还从.mat文件中导入了一些变量以在代码中使用。 初始化循环以一帧一帧地拍摄 首先读取帧，然后使用高斯滤波器对其进行滤波。 while hasFrame(VideoFile) %------------------Reading each frame from Video File------------------ frame = readFrame(VideoFile); figure('Name','Original Image'), imshow(frame); frame = imgaussfilt3(frame); figure('Name','Filtered Image'), imshow(frame); 图1：原始图像 图2：过滤后的图像 为白色和黄色掩盖图像 车架以黄色和白色掩盖，可以完美地检测车道线。 %--

MATLAB程序用于车道线检测，可以判断车道线颜色等信息

基于C++和OpenCV实现的逆透视变换(Inverse Perspective Mapping)源码，基于CMake构建，Linux/Windows/Mac均可使用。 车道线检测等算法中可以使用。