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更新時間：2024.12.28
基于道路特征的車道線檢測方法綜述

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基于道路特征的車道線檢測方法綜述 摘 要：智能車輛安全駕駛是車輛工程發(fā)展的重要方 向，其中一個重要的環(huán)節(jié)就是車道線檢測。本文介紹了機器 視覺中車道線檢測方法并針對基于道路特征的車道線檢測 方法進行了分類，對各類方法中采用的不同技術(shù)進行了闡 述。最后就該領(lǐng)域的當(dāng)前技術(shù)難點和發(fā)展前景進行了簡要論 述。 關(guān)鍵詞：車道線檢測；道路特征；道路檢測 中圖分類號： TP391.41 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 1671-2064（2017）08-0247-03 Abstract：Safety driving ofintelligent vehicle is an important direction for the development of vehicle engineering ， and the lane detection is an essential part of it. The

使用Python和OpenCV在道路上找到車道線

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使用 Python和 OpenCV 在道路上找到車道線 識別道路上的車道是所有司機的共同任務(wù)，以確保車輛在駕駛時處于車道限 制之內(nèi)，并減少因越過車道而與其他車輛發(fā)生碰撞的機會。 對自動駕駛汽車來說，這同樣也是一項關(guān)鍵任務(wù)。事實證明，使用計算機視覺技術(shù)識別道 路上的車道標(biāo)記是可能的。本算法將介紹其中的一些技術(shù)。 這個項目的目標(biāo)是創(chuàng)建一種方法，使用 Python和 OpenCV 在道路上找到車道線。 實例圖像 Udacity 提供了 960 x 540像素的示例圖像，用于訓(xùn)練我們的算法。 下面是提供的兩個圖像。 算法步驟 在這一部分中，我們將詳細介紹本算法所需的不同步驟，這將使我們能夠識別和分類車道 線，如下所示 : 將原始圖像轉(zhuǎn)換為 HSL 從 HSL 圖像中分離出黃色和白色 將分離的 HSL 與原始圖像相結(jié)合 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度，便于操作 應(yīng)用高斯模糊來平滑邊緣 在平滑的灰色圖像上應(yīng)用

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