原文:检测车道线——2.选择兴趣区域 Region Masking

通过简单的颜色选择,我们设法消除了图像中除了车道线以外的几乎所有内容。但是,在这一点上,自动提取确切的线条仍然非常棘手,因为我们仍然在周边检测到了一些不是线条线的其他物体。 在这种情况下,我将假定拍摄图像的前置摄像头安装在汽车的固定位置,这样车道线总是会出现在图像的同一区域。 所以在提取行车线的时候,只关注这个梯形区域内的图像,可以避免其他区域的信息造成干扰。这个梯形区域如果选取地太大,则会引入 ...

2018-03-15 14:33 0 1063 推荐指数:

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车道线检测LaneNet

branch 解决样本分布不均衡    车道线像素远小于背景像素.loss函数的设计对不同像素赋给不同权重 ...

Fri Mar 06 18:59:00 CST 2020 0 1255
车道线检测资源

数据集 CULane Dataset https://xingangpan.github.io/projects/CULane.html BDD100K https://bdd-data.be ...

Thu May 09 20:49:00 CST 2019 0 593
opencv车道线检测

opencv车道线检测 完成的功能 图像裁剪:通过设定图像ROI区域,拷贝图像获得裁剪图像 反透视变换:用的是老师给的视频,没有对应的变换矩阵。所以建立二维坐标,通过四点映射的方法计算矩阵,进行反透视变化。后因ROI区域的设置易造成变换矩阵获取困难和插值像素得到的透视图效果不理 ...

Mon Feb 23 21:44:00 CST 2015 9 7797
车道线检测

检测步骤: 相机标定 图片失真校正 图像阈值化 透视变换 检测车道像素并拟合边界 计算车道的曲率和车辆相对位置 车道边界弯曲回原始图像 一、相机标定 1.1 角点检测 我从准备object points开始,它将是世界棋盘角落的(x, y, z)坐标 ...

Mon Mar 01 19:41:00 CST 2021 0 528
同向逆向、多车道线检测

同向逆向、多车道线检测 输入输出接口 Input: (1)左右两个摄像头采集的实时图像视频分辨率(整型int) (2)左右两个摄像头采集的实时图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float ...

Fri Mar 13 03:25:00 CST 2020 0 850
检测车道线——1.检测车道 Color Selection

本文的图片和代码大多来自优达无人驾驶工程师课程,目的是为了记录自己学习过程总结经验错误,侵删。   目前工程师促使自动驾驶一般采用两种不同方式:机器人技术和深度学习。很多年来,机器人技 ...

Thu Mar 15 22:32:00 CST 2018 0 5564
[zt] ROI (Region of Interest) 感兴趣区域 OpenCV

在以前介绍IplImage结构的时候,有一个重要的参数——ROI。ROI全称是”Region Of Interest”,即感兴趣区域。实际上,它是IPL/IPP(这两个是Inter的库)结构IplROI的实例。IplROI包含xOffset、yOffset、height、width和coi成员 ...

Fri Oct 10 14:20:00 CST 2014 0 2548
 
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