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advanced-lane-detection:使用失真校正,图像校正,颜色变换和梯度阈值的高级车道发现算法
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2021-05-12
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介绍 使用失真校正,图像校正,颜色变换和梯度阈值构建了先进的车道发现算法。 确定车道曲率和车辆排量。 克服了诸如阴影和人行道改变等环境挑战 在这个项目中,我使用了计算机视觉技术来识别车道边界,并在给定道路视频帧的情况下计算曲率半径的估算值。 为此,请执行以下步骤: 给定同一台摄像机拍摄的一组棋盘图像,计算出摄像机校准矩阵和所使用的摄像机镜头的畸变系数 使用上述矩阵和系数来校正相机原始输出所给的失真 使用颜色变换和sobel算法创建阈值二值图像,该图像已从图像上不必要的信息中滤除 应用透视变换以查看图像的“鸟瞰图”,就像从天空中看一样 应用遮罩以获得感兴趣的区域,检测车道像素, 确定每个车道的最佳拟合曲线 将车道边界投影回到原始视图的未失真图像上 输出车道边界和其他相关信息的可视显示 如何使用 您需要设置依赖项才能在计算机上运行Jupyter Notebook并设置一些软件包,例如op
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advanced-lane-detection:使用失真校正,图像校正,颜色变换和梯度阈值的高级车道发现算法 (135个子文件)
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pipeline_debug.ipynb 2.38MB
projecting_lanes.ipynb 1.3MB
gradient_and_color_thresholding.ipynb 853KB
camera_calibration.ipynb 825KB
perspective_transform.ipynb 710KB
pipeline_verbose.ipynb 157KB
fitting_curves.ipynb 78KB
BASIC_LANE_DETECTION.ipynb 21KB
pipeline.ipynb 6KB
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test2.jpg 170KB
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test3.jpg 144KB
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calibration1.jpg 124KB
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solidWhiteCurve.jpg 49KB
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WRITEUP.pdf 2.34MB
WRITEUP.pdf 1.13MB
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