本次提供的资源是一个基于深度学习的车道线检测项目，采用了YOLOv5作为目标检测模型，结合霍夫变换进行车道线提取
项目的主要功能如下：
1. 使用YOLOv5模型进行车道线的目标检测，识别图像中的车道线。
2. 利用霍夫变换对检测到的车道线进行精确提取，获取车道线的参数。
3. 将提取出的车道线参数应用于实际场景中，实现车道线的可视化和辅助驾驶功能。
项目的技术栈包括：
1. Python编程语言：项目使用Python编写，易于理解和扩展。
2. OpenCV库：用于图像处理和计算机视觉任务，如图像读取、预处理、绘制等。
3. PyTorch深度学习框架：用于构建和训练YOLOv5模型，实现车道线的目标检测。
4. NumPy库：用于高效的数值计算和数组操作，如矩阵运算、数据处理等。
运行测试ok，课程设计高分资源，放心下载使用！该资源适合计算机相关专业(如人工智能、通信工程、自动化、软件工程等)的在校学生、老师或者企业员工下载，适合小白学习或者实际项目借鉴参考！
当然也可作为毕业设计、课程设计、课程作业、项目初期立项演示等。如果基础还行，可以在此代码基础之上做改动以实现更多功能。
