使用卡尔曼滤波器在夜间环境中进行车道检测 自动驾驶计算机视觉技术的一个重要里程碑是在道路上寻找车道标记。 在这里，我们描述了在夜间环境中检测车道的过程。 挑战性 ·低光强度·难以调整各种光强度的参数·边缘检测不良·阴影，突然的高强度汽车大灯 我们的方法 这些步骤中描述了我们的方法： 我们对每个视频帧执行伽玛校正以设置光强度 从图像中裁剪出“感兴趣的区域”，因此我们只能在ROI部分上查找泳道。 它有助于降低计算成本并提高fps。 应用双边滤波器消除噪声并平滑视频帧，但保留边缘。 应用HSV滤镜为固定范围内的像素创建蒙版 经过这些预处理（伽玛校正和滤波）后，我们使用Canny边缘检测器检测边缘。 之后，霍夫变换用于使用上一步中的边缘检测线。 检测到的线使用DBSCAN进行聚类，因为我们只希望跨车道的线。 卡尔曼滤波用于更好的车道检测。 在这里，我们为车道的聚集线应用了线性估计器，以

FPGA应用。VHDL语言实现图像处理中的种植滤波

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AlphaTrimMean(A,w,alpha)：对向量应用 Alpha-Trimmed Mean Filter：使用窗口 w 和 alpha 因子过滤向量 A 中的输入信号流。 A 必须是向量，w 必须是奇数，0<alpha<0.5 创建人：Eng。 Osama Talaat Abdel-Hafiz - 博士生埃及 - 2017 年 11 月

average_code [计算平均值]可用于用户抢红包等 1: red_envelope_code [二倍均值法] 可用于用户抢红包等 wheel_timer [时间轮]可用于定时任务 1: simple_timing_wheel [简单时间轮（Simple Timing Wheel）] bloom_filter_code [布隆过滤器] 1: bloom 布隆过滤器 consistent_hash_code [一致性Hash算法] 1: consistent 一致性Hash算法 leet_code [leet_code刷题] 1: leet_code刷题 heap [堆] 1: max_heap_test 大顶推 2: min_heap_test 小顶堆 linked_list [链表] 1: cycle_list 循环链表 2: dou

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上次分享了filter solutions，现在上传一份教程，蛮简单的，讲得蛮简洁的，很好入门

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