YOLOv5结合Hough Lane Detection项目指南

YOLOv5结合Hough Lane Detection项目指南

yolov5_hough_lane_detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov5_hough_lane_detection

项目概述

本项目YOLOv5结合Hough Lane Detection整合了车辆、行人检测与车道线识别功能，适用于驾驶场景中的实时分析。它基于YOLOv5模型并引入Hough变换以检测车道线，提供了从视频处理到目标识别的全链条解决方案。

目录结构及介绍

以下是项目的主要目录结构及其简述：

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├── idea                    # 开发思路或早期草稿
├── __pycache__             # Python编译后的缓存文件
├── config                  # 配置文件夹，存放YOLOv5的相关配置
│   └── yolov5s.yaml        # YOLOv5模型配置
├── figure                  # 包含示例图片和检测结果图的文件夹
├── figure_md               # 可能用于文档说明的Markdown格式文件
├── models                  # 自定义模型或者封装后的YOLOv5模型文件
├── utils                   # 辅助工具函数，如图像处理等
├── weights                 # 权重文件，包括YOLOv5s的预训练权重
├── LICENSE                 # 项目授权许可协议（MIT）
├── README.md               # 项目说明文档
├── canny_check.py          # 动态调整Canny边缘检测阈值的脚本
├── figure2video.py         # 将图片序列转换为视频的脚本
├── main.py                 # 项目主入口，集成目标检测与车道线检测
├── mp4tofigure.py          # 视频转图像帧的工具脚本
├── myClass.py              # 包含自定义类，比如YOLOv5模型的封装
├── myFunction.py           # 实现特定功能的函数集合
└── roi_setup.py            # 交互式ROI(Region Of Interest)设置脚本

项目的启动文件介绍

main.py

这是项目的核心执行文件，负责调用YOLOv5模型进行目标检测，并结合Hough变换进行车道线检测。它接收视频帧作为输入，经过预处理后，利用封装好的YOLOv5模型检测车辆和行人，同时通过Canny边缘检测与Hough变换确定车道线。此文件实现了检测逻辑，并且能够把检测结果合并回原始图像上展示，最后可选项地将这些帧重新组合成视频。

项目的配置文件介绍

config/yolov5s.yaml

此配置文件是YOLOv5模型的重要组成部分，定义了网络架构的细节，包括但不限于卷积层的数量、过滤器的大小、网络的深度等。对于使用者而言，直接修改此文件可能会改变模型的行为，但通常情况下，直接应用而不做改动即可，除非需要微调模型或更改预训练权重路径。

快速入门

1. 环境准备：确保安装Python环境，并配置好YOLOv5所需的依赖库。
2. 下载权重：可能需要下载YOLOv5s的预训练权重文件放置在相应路径下。
3. 运行主程序：使用命令行进入项目根目录，运行python main.py来启动项目。确保视频数据路径正确无误。
4. 个性化配置：通过调整canny_check.py和roi_setup.py，优化边缘检测和ROI参数以适应不同的应用场景。

本文档概览了项目的基本结构和关键组件，为快速理解和启动该项目提供了指导。深入探索时，阅读源码和实验不同的配置将是不可或缺的部分。

yolov5_hough_lane_detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov5_hough_lane_detection