Advanced_Lane_Finding：使用各种技术（例如在不同的颜色通道上进行渐变）来识别车道线

结果 高级车道发现项目 该项目的目标/步骤如下： 给定一组棋盘图像，计算相机校准矩阵和失真系数。 对原始图像应用失真校正。 使用颜色变换，渐变等创建阈值二进制图像。 应用透视变换以校正二进制图像（“鸟瞰”）。 检测车道像素并拟合以找到车道边界。 确定车道的曲率和车辆相对于中心的位置。 将检测到的车道边界扭曲回原始图像。 输出车道边界的可视化显示以及车道曲率和车辆位置的数值估计。 积分 在这里，我将单独考虑要点，并描述我如何解决实现中的每个要点。 撰写/自述文件 1.提供一个Writeup / README，其中包括所有要点以及如何解决每个要点。 您可以以markdown或pdf形式提交文章。 是此项目的模板文章，您可以将其用作指南和起点。 您正在阅读！ 相机校准 1.简要说明如何计算相机矩阵和失真系数。 提供失真校正校准图像的示例。 此步骤的代码包含在IPython笔记