如果想成为中心，那么就到中心去吧。

code: https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection文章目录前言方法介绍试验结果前言车道线检测是自动驾驶中的一个基础模块，其实也是一个由来已久的任务，早期已有很多基于传统图像处理实现的车道线检测算法。但随着大家研究的深入，车道线检测任务所应对的场景越来越多样化，逐步已经脱离了对于“白、黄色线条”这种低阶理解。目前更多的方式是寻求对于 语义上 车道线存在位置的检测，即使它是模糊的、被光照影响的、甚至是完全被遮挡的，如下图所示。图1 目前车道.

文章目录什么是相机校准，为什么它很重要？为什么要使用棋盘？使用 OpenCV 执行相机校准打印棋盘测量正方形长度从不同的距离和方向拍摄棋盘的照片找到角点编写用于相机校准的 Python 代码输出什么是相机校准，为什么它很重要？相机的工作是将照射到其图像传感器的光转换为图像。图像由称为像素的图片元素组成。在完美世界中，这些像素（即相机看到的）看起来与您在现实世界中看到的完全一样。然而，没有相机是完美的。它们都包含物理缺陷，在某些情况下会导致严重失真。例如，请看下面图像失真的极端示例。这是校准相机并

如何将 RGBD 图像转换为 3D 空间中的点本教程介绍了内在矩阵，并引导您了解如何使用它来将 RGBD（红色、蓝色、绿色、深度）图像转换为 3D 空间。RGBD 图像可以通过多种方式获得。例如，来自使用基于红外线的飞行时间检测的 Kinect 这样的系统。但也有传言称 iPhone 12 在其相机系统中集成了 LiDAR。对于自动驾驶汽车来说最重要的是：来自汽车移动装置的 LiDAR 数据可以与标准 RGB 摄像头结合以获得 RGBD 数据。我们不会在本文中详细介绍如何获取数据。图 1：（左）u、.

文章目录鸟瞰图的相关轴限制矩形查看将点位置映射到像素位置转移到新的原点像素值创建图像数组查看完整代码参考鸟瞰图的相关轴为了创建鸟瞰图图像，点云数据中的相关轴将是 x 和 y 轴。但是，从上图可以看出，我们必须小心并考虑以下事项：x 和 y 轴的意思相反。x 轴和 y 轴指向相反的方向。您必须移动这些值，以便 (0,0) 是图像中的最小可能值。限制矩形查看只关注点云的特定区域通常很有用。因此，我们希望创建一个过滤器，只保留我们感兴趣的区域内的点。由于我们正在查看顶部的数据并且我们有兴趣

code1: https://github.com/maudzung/RTM3Dpaper: https://arxiv.org/pdf/2001.03343.pdfcode2: https://github.com/maudzung/SFA3D/tree/ea0222c1b35489dc35d8452c989c4b014e20e0da文章目录摘要论文的贡献MethodKeypoint Detection NetworkresultsConclusion摘要在这项工作中，我们提出了一个高效和准确

code: https://github.com/wvangansbeke/LaneDetection_End2End文章目录摘要论文的贡献摘要本文提出了一种针对自动驾驶的端到端深度神经网络的解决方案。我们工作的主要目标是通过一个适合部署在嵌入式汽车平台上的轻深度神经网络来实现自动驾驶。有几个端到端深度神经网络用于自动驾驶，其中机器学习算法的输入是摄像机图像，输出是转向角预测，但这些卷积神经网络比我们提出的网络架构要复杂得多。将使用我们的网络进行自动驾驶时的网络结构、计算复杂度和性能评估与我们重新实.