# LaneDetectionV1.0
[![github](https://img.shields.io/badge/Github-%E8%AF%B7%E7%82%B9%E4%B8%AAStar%EF%BC%8C%E6%84%9F%E8%B0%A2%EF%BC%81-red?style=for-the-badge&logo=github&logoColor=white)](https://github.com/liuyangly1/LaneDetectionV1.0) ![Python](https://img.shields.io/badge/python-3670A0?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=ffdd54) ![NumPy](https://img.shields.io/badge/numpy-%23013243.svg?style=for-the-badge&logo=numpy&logoColor=white) ![OpenCV](https://img.shields.io/badge/opencv-%23white.svg?style=for-the-badge&logo=opencv&logoColor=white) ![pyQt5](https://img.shields.io/badge/pyQt5-%23217346.svg?style=for-the-badge&logo=Qt&logoColor=white)
![1_Out](assets/1_out.jpg)
**基于Opencv的车道线检测**:1. 图像加载;2.图像预处理:图片灰度化,高斯滤波;3.Cany边缘检测;4.感兴趣区域检测;5.霍夫直线检测 ;6.直线拟合;7.车道线叠加;8.图片和视频测试;9.可视化界面pyqt5 (可选)。
## Requirements - 必要条件
- python 3.x
- numpy
- matplotlib
- opencv-python
- pyqt5 (option)
## Usage - 用法
1. Clone and install.
```bash
$ git clone git@github.com:yangliuly1/LaneDetectionV1.0.git
$ cd LaneDetectionV1.0
$ pip install -r requirements.txt
```
2. Test.
```bash
# picture test
$ python .\lanedetection.py -i ./assets/1.jpg -o ./assets/1_out.jpg
# video test
$ python .\lanedetection.py -i ./assets/project_video.mp4 -o ./assets/project_video_out.mp4
```
3. Visualization.
```bash
# install package
$ pip install pyqt5
# run
$ python mainwindow.py
```
## Changelog - 更新日志
- Done:可视化界面。
## License - 版权信息
[MIT](https://choosealicense.com/licenses/mit/)
## Reference - 参考
[01-陈光-无人驾驶技术入门(十四)| 初识图像之初级车道线检测-知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/52623916)
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基于Opencv的车道线检测:1. 图像加载;2.图像预处理:图片灰度化,高斯滤波;3.Cany边缘检测;4.感兴趣区域检测;5.霍夫直线检测 ;6.直线拟合;7.车道线叠加;8.图片和视频测试;9.可视化界面pyqt5 (可选)。 【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师,还是企业界的探索者,这个项目都是为您量身打造的。无论您是初入此领域的小白,还是寻求更高层次进阶的资深人士,这里都有您需要的宝藏。不仅如此,它还可以作为毕设项目、课程设计、作业、甚至项目初期的立项演示。 【人工智能的深度探索】 人工智能——模拟人类智能的技术和理论,使其在计算机上展现出类似人类的思考、判断、决策、学习和交流能力。这不仅是一门技术,更是一种前沿的科学探索。 【实战项目与源码分享】 我们深入探讨了深度学习的基本原理、神经网络的应用、自然语言处理、语言模型、文本分类、信息检索等领域。更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码,助您从理论走向实践,如果您已有一定基础,您可以基于这些源码进行修改和扩展,实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用这些资源,与我们一起在人工智能的海洋中航行。同时,我们也期待与您的沟通交流,共同学习,共同进步。让我们在这个充满挑战和机遇的领域中共同探索未来!
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基于Opencv的车道线检测:1. 图像加载;2.图像预处理:图片灰度化,高斯滤波;3.Cany边缘检测;4.感兴趣区域检测;5.霍夫直线检测 ;6.直线拟合;7.车道线叠加;8.图片和视频测试;9.可视化界面pyqt5 (可选)。.zip (12个子文件)
资料总结
assets
2.jpg 189KB
project_video.mp4 24.1MB
1.jpg 66KB
2_out.jpg 455KB
1_out.jpg 163KB
project_video_out.mp4 2.01MB
LICENSE 1KB
lanedetection.py 13KB
requirements.txt 70B
.gitignore 2KB
mainwindow.py 8KB
README.md 2KB
共 12 条
- 1
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妄北y
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