基于OpenCV的车道线检测

最新推荐文章于 2025-06-09 18:53:44 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jaccen2012/article/details/89158610
近期在Android平台实现了车道线检测功能，尽管初步成果令人鼓舞，但稳定性仍待提高，计划进一步优化算法。

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

最近终于在Android下成功实现车道线检测了 ，但是还是不够稳定，需要进一步优化

等有空详细写一下文档~

 

 

Opencv项目实战：25 车道线检测
m0_62919535的博客
12-26 1187
本项目的主要目标是通过视频输入流实时检测并显示车道线。通过在GUI界面中集成OpenCV图像处理功能，用户可以加载视频，启动检测过程，并在窗口中查看每帧图像的处理结果。本项目利用 PyQt5 作为图形用户界面框架，并结合 OpenCV 进行图像处理，开发了一个车道线检测系统。该系统能够从视频文件中实时读取每一帧图像，并通过车道线检测算法对视频进行处理，最终在界面中展示车道线检测结果。用户可以选择视频文件并查看车道线检测的实时效果。
从零开始详解OpenCV车道线检测
艾醒的博客
05-13 2169
车道线检测是智能驾驶和智能交通系统中的重要组成部分，对于提高道路安全、交通效率和驾驶舒适性具有重要意义。在本篇文章中将介绍使用OpenCV进行车道线的检测。
基于opencv的车道线检测代码
08-22
基于opencv的车道线检测
基于opencv的道路车道线检测
01-10
基于opencv的道路车道线检测。 采用了边缘检测法先检测出绘图图像的边缘，再hough直线拟合，拟合出图中的直线。由于这样查找到的直线非常多，所以先筛选掉角度明显有误的直线，在剩下的直线中保留最长的一组。 然后根据栅格扫描的方式进行逐行扫秒，把得到的交点，和道路中间的灰度小块进行块匹配，因为道路的分道线和道路的颜色是不一样的，根据块匹配区分该点是在分道线上还是在道路上，统计得到中心点左右两侧最匹配的两条直线，作为检测到的道路车道线。
初探 OpenCV for Android：利用官方示例开启视觉之旅
最新发布
技术的学习与积累是个技术活
06-09 1080
《Mac Mini上Android Studio集成OpenCV 4.11.0初体验》摘要： 本文详细记录了在Mac Mini环境中使用Android Studio（2024.1.1）集成OpenCV 4.11.0的开发过程。主要内容包括：从官网下载OpenCV SDK并导入示例项目；调整Gradle配置（AGP降至8.5.0，Gradle改为8.7版本）解决兼容性问题；运行15-puzzle、人脸检测等典型示例项目。文章还总结了常见问题解决方案：依赖解析、权限配置和库加载问题，并推荐了从基础到进阶的学习路
opencv识别车道线(霍夫线变换)
weixin_45001971的博客
03-09 2996
opencv识别车道线(霍夫线变换)
车道线检测（opencv c++）
auto driving
11-22 585
数字图像处理——车道线检测（c++实现） - 知乎
基于opencv的车道线检测（c++）
热门推荐
desian
06-11 2万+
基于opencv的车道线检测 原理： 算法基本思想说明： 传统的车道线检测，多数是基于霍夫直线检测，其实这个里面有个很大的误区，霍夫直线拟合容易受到各种噪声干扰，直接运用有时候效果不好，更多的时候通过霍夫直线检测进行初步的筛选，然后再有针对性的进行直线拟合，根据拟合的直线四个点坐标，绘制出车道线，这种方式可以有效避免霍夫直线拟合不良后果，是一种更加稳定的车道线检测方法，在实际项目中，可以选择两种方...
基于OpenCV车道线检测
04-16
基于VC++6.0的车道线检测代码，对视频进行实时处理，并对车道线进行标注
python+opencv车道线检测（简易实现）
12-21
在实际应用中，车道线检测可能还需要考虑更多因素，例如光照变化、阴影、复杂背景等，因此通常会采用更复杂的算法，如基于机器学习的方法，以提高检测的稳定性和准确性。但这个简单的实现提供了一个基础的起点，可以...
opencv车道线检测的实现方法
08-25
OpenCV 车道线检测实现方法 OpenCV 车道线检测是计算机视觉和机器学习领域中的一种常见应用，旨在检测公路或道路上的车道线，以便实现在自动驾驶、智能交通系统等领域中的应用。下面将对 OpenCV 车道线检测的实现...
python实现车道线识别程序
11-22
这个一个python实现的车道线识别程序，基于opencv库。压缩包内还附了测试用的图像和视频，适合进行python和图像处理学习。
opencv 车道线检测
12-13
opencv 基于改进的霍夫变换车道线检测代码 及相关文献
基于OPENCV的车道线检测
09-11
基于OPENCV的车道线检测，可以用来识别车道线。适合视觉开发及ADAS开发参考。
opencv进行直线（车道线）检测
03-18
在vc++6.0中利用opencv进行sobel边缘检测，再对边缘图像进行直线检测。
基于python的道路视频车道线检测
10-11
基于python的道路视频车道线检测：直接读取mp4文件，并识别车道线，标注。
opencv 车道线检测（二）
weixin_40137925的博客
07-02 1244
 opencv 车道线检测（二）
传统方法（OpenCV）_车道线识别
m0_60657960的博客
04-09 1825
2、定义roi_mask函数，用于保留感兴趣区域，屏蔽掉图像中不需要处理的部分，例如天空、树木等，只保留路面部分，从而提高后续处理的效率和准确性。4、定义hough_lines函数，用于通过霍夫变换检测出图像中的直线，然后根据这些直线执行draw_lines函数画出车道线。5、区域裁剪：定义ROI（Region of Interest，感兴趣区域），裁剪出这个区域的边缘检测结果。5、定义draw_lanes函数，用于根据霍夫变换检测到的直线，分类、清理、拟合、绘制出车道线。2、图像转换：图像转换为灰度图。
使用OpenCV实现车道线检测
hallobike的博客
11-10 5263
简介 计算机视觉在自动化系统观测环境、预测该系统控制器输入值等方面起着至关重要的作用。本文介绍了使用计算机视觉技术进行车道检测的过程，并引导我们完成识别车道区域、计算道路RoC和估计车道中心距离的步骤。 摄像机校准 几乎所有摄像机使用的镜头在聚焦光线以捕捉图像时都存在一定的误差，因为这些光线由于折射 在镜头边缘发生了弯曲。这种现象会导致图像边缘的扭曲。主要作用就是去除图像失真。 透视变换 检测车道的第一步是调整我们的视觉系统，以鸟瞰的角度来观察前方的道路，这就有助于计算道路的曲率，因此有助于我们预测未来几百
基于VS2015的Opencv车道线检测技术实现
资源摘要信息:"opencv车道线检测" 车道线检测是计算机视觉和智能驾驶辅助系统中的重要组成部分，其主要作用在于为车辆提供道路边界信息，从而辅助车辆安全行驶。本项目基于Visual Studio 2015开发环境，利用Qt框架...
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