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 ...

由于网上有很多车道线检测的案例，而且在Udacity的系列课程中也对此进行详细的介绍，因此在此简单总结一下几种方法。 1. 边缘检测+霍夫变换 方法流程：彩色图像转灰度，模糊处理，边缘检测，霍夫变换 这种方法一般能够检测出简单场景下的车辆目前行驶的两条车道线，以及偶尔的相邻车道（依赖 ...

车道线曲线拟合方法 一．车道线拟合算法 背景技术：在车辆行驶过程中，为了更好的了解并预测周围的环境信息，对车道线的曲线拟合是必要的。将采集来的车道线数据进行曲线拟合可以很好的估计车道线的参数信息，得知偏移量、倾斜角、曲率半径等信息，从而预测车道线的走向，为驾驶员或车辆自动控制系统提供帮助。现有 ...

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Tusimple 是一家做自动驾驶的公司，他也公布了一些其在自动驾驶领域积累的数据，其中有一些是和车道线检测相关的。2018年6 月份，其举办了一次以摄像头图像数据做车道检测的比赛，公开了一部分数据及其标注。数据下载数据是：https://github.com/TuSimple ...

基于卷积神经网络进行车道线检测的新方法，区别于逐像素分割方法，该方法预测输入图像中每行的车道线位置。2.该方 ...

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 ...

图像标注工具Labelme标注车道线的使用方法一 图像标注工具Labelme标注车道线的使用方法二 Labelme标注的数据转换为tusimple数据集格式 ...