文件編號：A378

文件大小：76M

開發(fā)環(huán)境：Python3.9、OpenCV4.5

猿創(chuàng)承諾：該項目親測正常運行，需遠程調(diào)試部署需另外收費，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：自動駕駛汽車是人工智能領(lǐng)域最具顛覆性的創(chuàng)新之一。在深度學習算法的推動下，它們不斷推動我們的社會向前發(fā)展，并在移動領(lǐng)域創(chuàng)造新的機會。一輛自動駕駛汽車可以去傳統(tǒng)汽車可以去的任何地方，并且可以做有經(jīng)驗的人類駕駛員所做的一切。但是正確地訓練它是非常必要的。自動駕駛汽車培訓過程中涉及的許多步驟之一是車道檢測，這是初步步驟。今天，我們將學習如何使用視頻執(zhí)行車道檢測。

有一些非常重要的關(guān)鍵因素，我在做這個項目時必須注意。因此，這些關(guān)鍵步驟是：

1.將視頻文件讀取并解碼為正確的幀。

2.2Gray對其獲得的連續(xù)圖像進行比例轉(zhuǎn)換。

3.通過應用各種濾波器降低噪音。

4.檢測邊緣并遮罩canny圖像。

5.找出車道的坐標。

6.將坐標擬合到精明的圖像中。

因此，在完成了這些重要部分之后，項目最終完成了，并且完成了這些任務非常具有挑戰(zhàn)性，因此，讓我們分享幾句話，這些步驟實際上是什么：

捕獲和解碼視頻文件：我們將使用 VideoCapture 對象捕獲視頻，在捕獲初始化后，每個視頻幀都會被解碼（即轉(zhuǎn)換為圖像序列）。

圖像灰度轉(zhuǎn)換：視頻幀為RGB格式，RGB轉(zhuǎn)換為灰度是因為處理單通道圖像比處理三通道彩色圖像要快。

減少噪聲：噪聲會產(chǎn)生假邊緣，因此在進一步處理之前，必須進行圖像平滑處理。高斯濾波器用于執(zhí)行此過程。

Canny 邊緣檢測器：它計算模糊圖像所有方向的梯度，并跟蹤強度變化較大的邊緣。更多解釋請閱讀這篇文章：Canny Edge Detector

Region of Interest：這一步是只考慮道路車道覆蓋的區(qū)域。這里創(chuàng)建了一個蒙版，它與我們的道路圖像具有相同的維度。此外，在我們精明的圖像的每個像素和這個掩碼之間執(zhí)行按位與運算。它最終掩蓋了精明的圖像并顯示了由掩模的多邊形輪廓追蹤的感興趣區(qū)域。

霍夫線變換：霍夫線變換是一種用于檢測直線的變換。此處使用了概率霍夫線變換，它將輸出作為檢測到的線的極值。

我正在分享我的輸出，以便您可以更好地直覺這實際上會是什么樣子。

按需寫作：

演示視頻：

點擊查看：系統(tǒng)演示視頻

運行界面：

遠程協(xié)助：

溫馨提示：索煒達.猿創(chuàng)官方提供收費遠程協(xié)助，確保您項目運行成功。

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我們提供完整項目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項目源碼

 ├ 2.運行截圖

 └ 3.演示視頻