无人驾驶之车道线检测（一）

最新推荐文章于 2025-05-20 10:57:26 发布
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分类专栏： 无人驾驶 文章标签： LANE DETECTION
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Gavinmiaoc/article/details/88786229
这篇博客探讨了无人驾驶中的车道线检测技术，重点介绍了基于传统算法的实现步骤，包括相机畸变矫正、图像筛选、透视变换、车道线提取和检测。作者强调了在不同工况下选择合适处理方式的重要性，并提供了流程图和代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

车道检测(Advanced Lane Finding Project)

车道检测作为无人驾驶的基础技术，有必要单独进行研究下。我准备用两篇文章记录车道检测功能，本篇是基于传统算法进行车道检测，下篇将使用深度学习的算法进行分析。

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占坑。。。。最近比较忙后续更新

先看几个流程图：

 

 

 

 

实现步骤:

  • 使用提供的一组棋盘格图片计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients).
  • 校正图片
    • <
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Young_Fan
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本文中使用的函数详细说明可以参考图书《学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书内容如下： 第1章 OpenCV快速入门； 第2章 图像读写模块imgcodecs； 第3章 核心库模块core； 第4章 图像处理模块imgproc（一）； 第5章 图像处理模块imgproc（二）； 第6章 可视化模块highgui； 第7章 视频处理模块videoio； 第8章 视频分析模块video； 第9章 照片处理模块photo； 第10章 2D特征模块features2d； 第11章 相机标定与三维重
无人驾驶：车道线检测，附代码
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高速环境、含变道、虚车道线
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车道线检测作为计算机视觉和自动驾驶领域的重要技术，其应用价值和发展潜力不可忽视。通过不断优化算法、提升鲁棒性和实时性，车道线检测将在未来的智能交通和自动驾驶中发挥更加重要的作用。希望本文能为读者提供有价值的参考，并激发更多关于车道线检测技术的研究与创新。
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