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lane_detector_for_KITTI
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2021-02-14
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这个是来做什么的? 该代表将按照KITTI UM-LANE挑战的惯例来检测当前BEV(鸟瞰)图像的自我车道。 这种方法不使用任何花哨的机器学习或深度神经网络。 您需要的只是基本的python库。 包括: Opencv(没有高级功能,因此所有版本都应兼容) 脾气暴躁的 短片 SKLearn 这种方法在KITTI数据集中的所有复杂情况下都是高度可控的。 它在虚线上特别有效,这是KITTI UM_LANE数据集中的主要情况。 我使用滑动窗口搜索虚线。 有关更多详细信息,请参见可视化示例。 如何使用 只需运行detector.py,将current_image_path更改为存储图像的路径,并将vis_folder_prefix更改为要存储可视化图像的路径。 结果将存储在“ visualization / um_xxxxxx”。 需要在运行脚本之前创建文件夹。 解释所有参数 所有参数都具
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lane_detector_for_KITTI-master.zip (29个子文件)
lane_detector_for_KITTI-master
detector_for_KITTI.py 31KB
LICENSE 1KB
.DS_Store 6KB
kitti_detector_parameters.txt 17KB
visualization
.DS_Store 6KB
um_000000
final_seg_layon.png 563KB
CD
clip.png 829B
splines.png 947B
current_window5.png 3KB
current_window3.png 4KB
current_window7.png 4KB
bin.png 687B
mask.png 9KB
current_window4.png 4KB
after_rotate.png 171KB
cluster_before_filter.png 628B
current_window6.png 3KB
undetected_lines_drawn.png 3KB
cluster_after_filter.png 597B
window_n.png 5KB
final_line.png 5KB
current_window2.png 3KB
current_window1.png 3KB
final_seg.png 4KB
__pycache__
cubic.cpython-36.pyc 6KB
cubic.py 4KB
readme.md 3KB
.gitattributes 66B
readme_images
flow_chart.png 137KB
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