基于opencv传统数字图像处理实现车道线检测_python_c++源码+项目说明.7z 【实现方法】 实现车道线检测，主要包含两部分操作 道路图像的处理，主要包括灰度图转换、基于高斯平滑的图像去噪、基于Canny算法的边缘提取。 车道线检测方法，主要包括获取感兴趣区域（ROI）、形态学闭运算、基于Hough变换的直线检测。

课程作业_Python+OpenCV实现车道线检测源码+项目说明.7z 【图像处理】 图像处理主要是先对图像进行灰度处理，高斯模糊，然后对其进行canny边缘检测，最后对得到的图像进行roi掩膜处理，进一步缩小范围。 【霍夫变换】 霍夫变换(Hough)是一个检测间断点边界形状的方法。它通过将图像坐标空间变换到参数空间，来实现直线与曲线的拟合。 在图像坐标空间中，经过点的直线表示为： (1) 其中，参数a为斜率，b为截矩。其中，参数a为斜率，b为截矩。 通过点 点的直线有无数条，且对应于不同的a和b值。 如果将和视为常数，而将原本的参数a和b看作变量，则式子(1)可以表示为： (2) 这样就变换到了参数平面a−b。这个变换就是直角坐标中对于点的Hough变换。 离群变换和最小二乘拟合 视频流的读写等等，更多详细说明介绍看项目说明。

霍夫变换车道线检测-matlab 输入图像即可灰度化处理后等一系列处理后标出车道线

PCAT点云标注工具-使用手册 演示项目，请自行魔改 这是开源版本： Author: WenwenDu TEL: 18355180339 E-mail: 1455112695@qq.com 影片教学： https://v.youku.com/v_show/id_XNDYxNjY4MDExMg==.html?spm=a2h0k.11417342.soresults.dtitle https://v.youku.com/v_show/id_XNDYxNjY4MDI5Mg==.html?spm=a2hzp.8244740.0.0 一，配置使用环境及安装 配置要求：ubuntu16.04 + ROS Kinetic full 注意：请务必保证系统使用原生python2.7，在使用Anaconda2的情况下，请在~/.bashrc环境变量中临时关闭Anaconda2,避免冲突。（如果你长期使

车道线识别；效果良好；环境配置简单，毕设可用；#python 可见博客：https://blog.csdn.net/ALiLiLiYa/article/details/127677866

提出了一种复杂环境下的车道检测算法。 它关注通过对象分割来选择候选车道区域。 然后由Sobel算子提取冗余边。 此外，通过从边缘进行阈值选择来获得候选车道标记。 最后，通过分段拟合检测车道标记。 该算法在MATLAB中进行了仿真。 实验表明，可以正确检测车道标记。 在昏暗的环境中，预处理中的分段线性变换可增强检测性能。 有限的兴趣区域有助于识别适当区域中的车道，从而提高了操作速度。 基于特征的方法通常受图像强度的影响。 为了更精确地检测，需要进一步考虑道路的几个特征。

基于SegNet实现了车道线的识别。里面包含已经训练好的模型。

carmaker车道线传输教程，包含LineSensor_calculation of distance.pdf的指导文件和原始c文件，以及已经通过测试的一般传输左右侧车道线的源文件

工程文件实现了carmaker/matlab联合仿真，通过C编码的方式将车道线数据传输到simulink中进行拟合。实现将carmaker中的车道线信息给到simulink中进行拟合，便于后续算法模块使用。

prescan和simulink联合仿真用于多车道变道超车场景