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车道检测 OpenCV C ++程序，用于识别和跟踪车道及其相交处。 可用于自动驾驶功能，例如变道，盲点检测，山顶检测，转弯检测和标志识别。 适用于输入视频，图像或实时视频源。 最初目标： 检测车道及其在地平线上的相交点，以便跟踪该点的运动，以确定车辆是否在转弯或正在改变坡度。 示范： 输入视频：派克峰赛道（上，下路） 特征 语言：C ++（OpenCV） IDE：Xcode 信号处理： 坎尼边缘检测仪 霍夫线探测器 坡度和转弯跟踪（不完整） 可定制的投资回报率 要求 OpenCV g++ 视频或图像文件或视频供稿 （可选）xcode以利用随附的项目文件 如何使用 我只在osx上使用它，所以您可能会自己一个人！ brew install opencv 在LaneDetect.cpp设置输入文件的LaneDetect.cpp 在LaneDetect.cpp配置选项 ho

基于OPENCV的车道线检测，可以用来识别车道线。适合视觉开发及ADAS开发参考。

hermite插值的matlab代码CarND路径规划项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 概述 在这个项目中，我实现了Moritz Werling，Julius Ziegler，Soren Kammel和Sebastian Thrun在（2010）发表的论文《 Frenet框架中动态街道场景的最佳轨迹生成》中概述的方法。 该方法将在下面讨论。 首先，我在Matlab中创建了一个模拟器来开发代码。 该模拟器允许可重现的场景构造，从而大大简化了测试。 使用matlab，我创建了轨迹生成和行为计划模块，以及React层模块。 然后将matlab代码移植到c ++。 下面将介绍更详细的方法，并在底部提供代码说明。 结果 汽车成功驾驶，没有发生任何事故。 最佳轨迹生成 该方法的所有细节均在上述论文中给出。 简而言之，将在横向上的一组加速度率最小化轨迹（JMT）与在纵向上的一组JMT相结合，并将成本最低的组合用作最终的2d轨迹。 （这在TrajectoryGenerator/generate_() 。） 使用几种不同的可能模式（跟随，合并，停止和保持速度）创建纵向轨迹。 前三种模式可求解完整的5

车道和车辆检测系统 OpenCV图像处理管道，用于自动驾驶汽车的车道和车辆检测 图像处理管道 添加自动调整（自动亮度和对比度）以消除颜色不规则 转换为灰度并隔离黄色和白色 运行Canny边缘检测器 创建感兴趣的区域以减少周围的噪音 运行概率霍夫线变换 平均左车道线和右车道线成1条凝聚力车道 自动调整 为了使图像清晰，我们可以使用对比度优化和直方图裁剪自动调整亮度。 然后，该算法将根据削波百分比自动生成α和β（可以通过增加百分比来增加目标亮度）。 蓝色（调整前）橙色（调整后） 与以前的混合方式相比，车道线现在更为普遍。 这将使以后的边缘检测更容易识别线条。 隔离黄色和白色 从RGB转换为HSV使得黄色和白色阴影更易于检测。 通过这样做，我们可以简单地将黄色和白色道路标记与图像的其余部分隔离开（任何覆盖浅色和深色阴影的颜色范围都应该起作用）。 现在，我们将原始帧转换为灰度，并将其与新的

车道线检测SCNN中使用CULane数据集转换代码，将json文件转换为灰度图像

MATLAB车道线检测，霍夫曼定理，带GUI界面。可以进行车道偏离预警。

基于VC++6.0的车道线检测代码，对视频进行实时处理，并对车道线进行标注

SDC-车道和车辆检测-跟踪 Python中的OpenCV，用于自动驾驶汽车的车道线和车辆检测/跟踪 阅读我关于这个项目的 Medium。

基于matlab的Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny五种算子边缘检测，通过图像直接显示。canny算子对于车道线的识别效果更佳。