车道线检测项目：霍夫变换与新方法Spatial CNN计算机视觉

YjmnDatabase

于 2023-09-18 21:18:52 发布

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文章标签：计算机视觉 cnn 人工智能

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本文探讨了车道线检测在计算机视觉中的重要性，对比了经典霍夫变换与新方法Spatial CNN在车道线检测的应用。霍夫变换通过Canny边缘检测和直线检测实现基本检测，而Spatial CNN利用CNN的特征提取能力实现更高精度的检测。两种方法的源代码示例也一并给出，为实际项目提供参考。

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车道线检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它在自动驾驶、车辆导航和交通监控等应用中扮演着关键角色。本文将介绍两种常用的车道线检测方法：霍夫变换和新方法Spatial CNN，并提供相应的源代码。

以下是一个使用霍夫变换进行车道线检测的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def detect_lane_lines_hough(image):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor

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