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如何识别图片中的道路

归档日期:05-03       文本归类:反投影算子      文章编辑:爱尚语录

  本人新人一个,刚接触Opencv,不禁赞叹其功能之强大,然后想做一个东西练练手,碰上了这个问题,对于一幅图片来说,如何识别其中的道路以及边界线,并计算出偏离方向,之前试过霍夫变换,但是图片除了道路之外的障碍有点多,而且边缘检测的也不均匀,不知道如何计算道路的偏离中心的角度,还请各位大神教一下过程,感激不尽,

  毕竟有的路的白线是很模糊的,本意是识别路的边缘,看到了识别车道线的帖子想模仿一下,版主哥哥,能不能把那个发重的删了啊

  ,可以实现实时汽车主动安全系统)

  汽车em识别/em技术国内外都有在做,目前一般em识别/em只能适应于em识别/em了em道路/em的情况下发生的,能够在非结构化em道路/em上进行em识别/em的非常少。        传统的em识别/em一般都通过模式em识别/em或者通过类似机器学习的方法进行对比,但是这样实际效果不是非常理想,所以,在实际应用过程中,要达到效果必须自己实现特征em识别/em的主要过程。 上面显示的坐标是实际的实际坐标,相对于摄像头的位置来说的,单位是厘米。 上面测试的这些数据实际效率

  检测

  图像处理 em道路/emem识别/em em道路/em检测,里面有关于图像处理的一般步骤。有问题可以联系我

  监控视频源(高清 AVI格式)

  车辆em识别/em-em道路/em监控视频源(高清 AVI格式),可用于基于视频的车辆em识别/em,内含3个视频文件

  检测

  opencv学习---em道路/em检测

  demo

  最近做的em道路/emem识别/em一开始终于弄懂了点东西,一开始在网上找到了一个简单的em道路/emem识别/em的opencvsharp的版本。我觉得opencvsharp真的是一个很好的东西,它封装了比opencv更多的数据结构和库,而且得益于台的强大,使用起来也非常的便捷。唯一的缺点就是目前关于这方面的资料还是少之又少,后来我还是想一想把这个demo转换成cpp版本,也是一个非常简单的demo。opencvsharp版本

  车道线检测是一个常见的问题,本文主要介绍em如何/em简单有效的用python实现这个功能主要思路1 读取图像并选择感兴趣的区域ROI进行下一步处理 2 对ROI区域进行预处理包括灰度化,膨胀和腐蚀 3 对预处理后的图像进行边缘检测(Canny算子) 4 对边缘检测后度图像进行概率霍夫变化得到多条直线 对直线进行分组,根据斜率分成左线 选择左右线各一条,之后scale直线是其延伸至边界

  车道线检测,需要完成以下功能: 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:用的是室外采集到的视频,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得到的透视图效果不理想,故没应用 二值化:先变化为灰度图,然后设定阈值直接变成二值化图像。 形态学滤波:对二值化图像进行腐蚀,去除噪点,然后对图像进

  最近在开源社区下载了一份使用opencv在python环境中实现车道线检测的代码,研究了一下,终于有点儿看懂了,寻思着写下来,免得以后忘记了。 这个车道线检测项目原本是优达学城里无人驾驶课程中的第一个上手的项目,源码应该是一个外国人写的吧,反正大家传来传去,我觉得挺有意思。说说这个代码实现车道线)对视频流进行处理 主要使用了moviepy.editor中的VideoFil...

  今天学习了几个halcon的例程,其中一个比较有价值,故摘录再次,以便以后深入学习。这个例程主要利用不断获取到的图像进行em道路/em的车道分析,有可能的话可以实现自动驾驶之类的。 图像打包上传,程序如下: * autobahn.hdev: Fast detection of lane markers * dev_update_window (off) dev_close_window ()

  检测

  基于韦伯特征的非结构化em道路/em检测 步骤: 1. 取滤波器kernal={1,1,1, 1,-8,1, 1,1,1}; 2. 遍历图像,获取当前点center和当前点八个方向点的像素p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,并进行运算:v00 = (p1+p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8)-8*center; 3. 如果center的像素值不等于0,对v00 进差分激励:atan

  标志检测

  该代码以matlab为开发平台,实现在真实环境下,可以稳定的检测出em道路/em的矩形指示标志的功能。在数据库中做测试,正确率92%。

  智能车辆中的em道路/em检测与em识别/em

  cnki中的论文 em道路/em交通标志的检测与em识别/em

  对城市自动驾驶语义分割的开源数据集的理解可能会对工程师em如何/em训练自动驾驶模型有所帮助最近10年我们在语义分割数据集的创建和算法提升方面付出了很多努力。最近得益于深度学习理论的发展,我们在视觉场景理解的子领域中获得了不少进步。深度学习的缺点是需要大量的标注数据,这里我们整理了一些广泛应用的城市语义分割的数据集希望可以为自动驾驶领域提供借鉴。这是我们关于如果为自动驾驶提供语义分割数据集系列文章中的第一篇...

  车道线检测

  基于opencv的em道路/em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

  先上图再干活 1、 2、 (一)目前国内外广泛使用的车道线检测方法主要分为两大类: (1) 基于em道路/em特征的车道线) 基于em道路/em模型的车道线检测。 基于em道路/em特征的车道线检测作为主流检测方法之一,主要是利用车道线与em道路/em环境的物理特征差异进行后续图像的分割与处理,从而突出车道线特征,以实现车道线的检测。该方法复杂度较低,实时性较高,但容易受到em道路/em环境干扰。 基于em道路/em模...

  从零到精通(23)----轮廓

  当看到轮廓的时候,发现没有办法具体到什么, 因为关系轮廓的东西似乎有很多,例如检测轮廓,提取轮廓,轮廓跟踪,轮廓面积,周长,标记,匹配,还有一系列的外接最小矩形,圆形,椭圆,图像矩,填充孔洞等,不得不说东西真的很好。 轮廓其实最容易和边缘检测联系到一起,有很多的相同,但是我理解的是边缘是检测,是预处理,而轮廓就可能是你要用的特征。 一、函数:一个是找,一个是画 void findContou

  车辆检测与跟踪

  实验名称:车道线检测 本项目是基于反透视变换和Hough直线检测完成的。要理解反透视变换首先要理解摄像机坐标系,成像坐标系和图像坐标系的关系。 1st. 对原视频进行反透视变换,将视角转变为鸟瞰图。 2nd.对视频进行一些预处理,如腐蚀膨胀,平滑处理等,设置ROI,减少画面中车道线以外的干扰物的影响。 3rd. 进行Canny变换,检测出画面的边缘并且对图像自动进行二值化处理。 4th.所得图像进行Hough变换,通过阀值,线段最短长度,连接为线段的最长间隔的设定来检测出画面中存在的直线th.直线筛选

  边缘)算法

  1.图像边缘检测原理和方法介绍: 图像处理的学习网页: 实现canny算子,利用canny算子做

  检测(附源码)

  算法概述 纹理分析 这一步一般使用灰度共生矩阵,gabor wavelet等纹理分析方法,本文使用gabor小波在多个尺度上进行纹理分析。 舍弃纹理不显著的点(光滑区域)。 候选点选取 可以考察每个点与纹理信息的关系,计算每个点的得分,一般使用纹理投票的方法。 根据消失点寻找em道路/em边缘 这里往往先找到一个比较显著的边缘,然后根据这个边缘更新消失点,然后找到另一个边。

  /Opencv/传统方法

  车道检测(Advanced Lane Finding Project) 实现步骤: 使用提供的一组棋盘格em图片/em计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients). 校正em图片/em 使用梯度阈值(gradient threshold),颜色阈值(color threshold)等处理em图片/em得到清晰捕捉车道线的二进制图(binar...

  代码只是对大佬的代码进行了封装。 模型基本思路:        基于Opencv库,采用基本的图形学算法来实现车道线的检测。首先将普通的RGBem图片/em转化为灰度em图片/em,通过高斯滤波器对em图片/em进行平滑去噪,使用Canny边缘检测,指定ROI区域,过滤掉ROI区域以外的em图片/em信息,采用霍夫转换找到车道线。 模型处理流程:   使用说明:   在main方法中给出了接口的使用方法: Ld=L...

  一、功能 对车辆前方的车道线进行检测,效果如图:     二、算法 2.1、基于Hough变换的车道线)假设 在工程上(实际使用中或者demo中) 存在一些约束:前方存在左右两个车道线,并与当前正前方存在一定角度 2)主要思路 读取图像并选择感兴趣的区域ROI进行下一步处理  对ROI区域进行预处理包括灰度化,膨胀和腐蚀  对预处理后的图像进行边缘检测(Cann...

  关于边缘检测的基础来自于一个事实,即在边缘部分,像素值出现”跳跃“或者较大的变化。如果在此边缘部分求取一阶导数,就会看到极值的出现。 而在一阶导数为极值的地方,二阶导数为0,基于这个原理,就可以进行边缘检测。 关于 Laplace 算法原理,可参考 Laplace 算子 0x01. Laplace 算法 下面的代码展示了分别对灰度化的图像和原始彩色图像中的边缘进行检测: i

  Lines_gauss——检测图像中的线条及其宽度,在视觉表面检测方面应用广泛。

  lines_gauss(Image : Lines : Sigma, Low, High, LightDark, ExtractWidth, LineModel, CompleteJunctions : ) Image:输入图像 Lines:提取出的亚像素精度线条 Sigma:应用的高斯平滑的系数 Low:后滞阈值分割的低值 High:后滞阈值分割的高值 LightDark:提取图像中

  这是自动驾驶的系列文章。自动驾驶的第一步是什么呢?当然,是em识别/em当前环境,具体来说就是em识别/em自己的正确em道路/em-车道线 转为灰度图 彩色的图是没法em识别/em出车道线的,所以我们需要把他转化为黑白的图像,入下图所示 大家知道,我们的图像都是由RGB三原色组成的,分别是0-255,所以,我们只要对非白色的做出处理,把他变成黑色即可,用伪码表示 loop 读取图像中的每一个

  样本

  用OpenCV 做车辆em识别/em时 的 样本 有有一部分是 20*20 小图 也有彩色大图 需要自己处理一下

  数据集

  在看论文时发现了这个数据集,记录在这里,希望可以帮助到广大的胖友们 传送门 : 爬取了一部分建筑数据集,已上传到代码区域。如果运用了这个数据集,一定要标明出处。 划重点,一定要标明哦 “If you use any of these datasets for research purposes you sh...

  程序

  这个一个python实现的车道线em识别/em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。

  中的纹路(线条)

  em如何/emem识别/em图中的线条,并设置成其它的颜色 如图所示(如果em图片/em的线条没这么清晰,又怎么处理)求思路!求指点!!!

  基于城市场景照片快速准确地自动检测垃圾在“智慧城管”等应用中具有重要的研究价值。城市垃圾在颜色纹理、几何形态上具有极大的多样性,甚至部分垃圾的认定具有一定的主观性,这给垃圾自动检测带来很大的挑战。文章提出了一种基于高速区域卷积神经网络的垃圾检测方法,通过使用数据融合、数据扩充、迁移学习等方法解决训练样本不足的问题,实现了城市场景em图片/em中垃圾的自动、快速、准确检测。文章最后基于深圳市em道路/em垃圾照...

  ,图像处理的问题

  要求是这样的: 先准备一些垃圾照片,如易拉罐、饮料瓶等,将彩色图像转灰度图像——》物体分割——》边缘信息提取——》存数据库——》输入em图片/em能判断属于哪类垃圾(易拉罐、饮料瓶等),输出相应的em图片/em代表类别。

  opencv 车道线.前言     车道线检测无论是在车道偏移预警系统(LDWS)还是辅助或者自动驾驶中都显得尤为重要,并且是很基础的模块,自动驾驶中对于行车预测等方面的重要依据。     目前已经提出了很多车道线检测方法,简单算法对于车道线大部分被遮挡、各种交通参与者存在的情况,往往出现误检测;复杂算法抗干扰能力强,但是实时性又不好。这里使用霍夫变换求取直线,卡尔曼滤波进行车道线.

  利用神经网络算法做的交通标志em识别/em程序,界面友好,附有操作说明,可以作为学习之用。 开发环境VS2010+OpenCV2.4.6(注意环境的配置,程序本身应该没什么问题,环境没配好不要怪我^_^)

  车道线em识别/em经典算法,很好的学习资料,算法内有中文备注,可运行。

  做完项目后写了个技术小结,供自己回顾也为他人学习提供参考。 另外准备建一个无人驾驶方面的微信交流群,有兴趣的朋友可以加我微信:wxl609278502 请注明: 姓名-单位/学校 项目描述: 使用opencv实时处理车载摄像机采集的em道路/em图像,检测当前的车道,并计算出当前车辆偏离车道中心的距离,计算当前车道的曲率。 项目代码GitHub地址:

  基于python的em道路/em视频车道线文件,并em识别/em车道线,标注。

  最近接到上级指令开发一个公路上检测车道线污损情况的项目,刚开始直观的以为应该很容易完成,结果大大小小的坑填了一个多月才完成了一个很low的成品。就记录一下具体的思路吧,怕以后时间长了忘记了。。主程序流程:摄像头返回一帧图像 只保留车道线的区域为ROI区域,剔除其余冗余信息 色彩空间转换,中值滤波,直方图拉伸,形态学滤波 Canny边缘检测 Hough transform检测边缘上的直线 根据斜率,...

  主要opencv函数介绍: CvSeq* cvHoughLines2( CvArr* image, void* line_storage, int method, double rho, double theta, int threshold, double param1=0, double param2=0 ); image 输入 8-比特、单通道 (二值) 图像,当用CV_HOUGH_P...

  em道路/em障碍物em识别/em,利用MATLAB平台,最后将障碍物进行框图标识。

  对于非车道线或者车道线缺失情况下的em道路/em进行检测em识别/em

  遥感图像em道路/em提取方法及论文,论文中介绍了各种类型的方法。

  算法研究

  关于直线模型的研究,在em道路/emem识别/em中的应用。

  车道线检测实验笔记(二)---- 基于Catmull_Rom样条曲线的车道线检测

  一、Catmull_Rom样条曲线模型引入 Catmull_Rom样条曲线拟合是曲线插值技术的一种,该插值技术能经过所给的所有控制点。BY THE WAY,很多插值技术可以参考样条曲线拟合方法需要至少四个控制点,公式如下: 其中,t属于[0,1](也就是0-1中每个t值可...

  车道线.尽可能多的找出当前帧的车道线.车道线颜色不明显,破损,不清晰 3.车道切换 4.去除路面标志干扰 5.加入车辆检测增加鲁棒性测试视频: 这里写链接内容

  from:车道检测与跟踪 车道检测的目标: 1. 车道形状,包括宽度、曲率等几何参数 2. 车辆在车道中的位置,包括横向偏移量,车辆与em道路/em的夹角(偏航角) 车道检测与跟踪一般分为以下几个部分: 1. 车辆、em道路/em、相机模型 2. em道路/em特征提取 3. em道路/em参数计算,如曲率, 4. 车道跟踪 车辆、em道路/em、相机模型 在现代em道路/em设计中,em道路/em有比较固定的设计模型,因

  项目描述:使用openCV设计算法处理车辆前置摄像头录下的视频,检测车辆前方的车道,并计算车道曲率项目代码GitHub地址:这是在几张测试em图片/em上的处理结果:实现步骤:使用提供的一组棋盘格em图片/em计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distorti...

  在进行机器学习中,不管是用Haar特征,或者是Hog特征,最后进行的不论是adaboost分类,还是svm分类,都只能是检测出待检测的正样本相近的em图片/em。比如,为了提高准确性,我们在进行正样本的训练时,必须把正样本置于整个正样本的大部分中,以交通标志中的禁止驶入为例,如下图的就是正确的正样本之一: 我们可以看到,禁止驶入交通标志占了em图片/em面积的大部分。这在训练时,可以尽可能的减少误差。如下图就是个错误

  无需复杂深度学习算法,基于计算机视觉使用Python和OpenCV计算

  本文介绍了不使用复杂的深度学习算法计算em道路/em交通的方法。该方法基于计算机视觉,仅使用 Python 和 OpenCV,在背景提取算法的帮助下,使用简单的移动侦测来完成任务。 今天我们将学习em如何/em在没有复杂深度学习算法的前提下基于计算机视觉计算em道路/em交通。 该教程中,我们仅使用 Python 和 OpenCV,在背景提取算法的帮助下,使用简单的移动侦测来完成任务。

  使用卷积神经网络来检测卫星图像的特征 1.介绍 在之前的博客文章中,我们已经看到了em如何/em在Tensorflow中构建卷积神经网络(CNN),从零开始构建各种CNN架构(如L

  #include amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;iostreamamp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt; #include amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;listamp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt; #include amp;amp;amp;amp;amp;amp;quot;opencv2/core/core.hppamp;amp;a

  总共分三个部分 第一步采用hls提取颜色空间,选择S通道 后面的阈值可以根据自己的需要进行调整,一般取值min=80,max=255 def hls_select(img, channel=S, thresh=(90, 255)): # 1) Convert to HLS color space # 2) Apply a threshold to the S channel ...

  SCNN车道线检测--(SCNN)Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding(论文解读) Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligen...

  在arcgis的ArcTool工具箱中,提供创建栅格图层来提取单波段影像数据。 选择原始多波段影像数据,和需要提取的波段,完成波段提取。

  最近实现了利用OpenCV在Android平台上通过摄像头拍摄em道路/em图像提取em道路/em线,反馈出em道路/em信息和摄像头当前相对em道路/em的信息可用于小车循迹,四旋翼飞行器循迹等。

  与标定

  ADASem道路/em线em识别/em与标定,适合视觉开发及ADAS开发参考。

  关于交通标牌检测的博客和论文非常多,例如,本人最近在博客上就看到有一篇简单的交通标志检测与em识别/em介绍文章《自动驾驶之眼——摄像头是em如何/em认识交通标志的?》,该文很简洁明了地阐述了交通标志检测em识别/em的主要流程。本文将结合上学期的课程设计,来整理一下交通标识牌检测与em识别/em的思路与实现方法。   一、要求 首先要明确一下本文到底是要干什么。本文要完成基于视觉的交通标识牌检测与em识别/em,说白了,就两个事:1...

  ADAS 在经过资本的一轮热炒之后已经不新鲜了,Mobile Eye的技术积累和效果也让很多童鞋叹为观止,然后奋起直指!        初学者为代表的童鞋,二话不说,上来就是霍夫变换,还是直接用opencv里带的,入门很好,实力一下就暴漏个底掉。又做了一番调研,发现了Hough变换的缺点,然后开始搞模板,形状匹配、轮廓提取、样本训练,效果仍旧不理想,无法应对恶劣天气、不能适应光线变化,总之鲁棒性

  public Bitmap hough_line(Bitmap bmpobj, int cross_num) { Bitmap I_out = bmpobj; int x = bmpobj.Width; int y = bmpobj.Height; for (int ii =

  与轮廓坐标分类保存

  如题:c#对bmpem图片/em轮廓em识别/em与轮廓坐标分类保存 我已完成对bmp图像的灰度化、二值化及轮廓em识别/em处理,因没学过c#以及图像处理也是初次接触,近来一直投入时间研究,也参阅过一些案列,限于c#基础,一个问

  如果em图片/em上有线条,图形什么的,人的眼睛可以直接看出来,这是人的直接反应。那么em如何/em让电脑em识别/em呢?换个角度说,用户怎么教电脑去em识别/emem图片/em。       em图片/em在内存中是以二维矩阵的形式存储的,如果是彩图,则是GBR三通道,灰度图则是单通道。本教程用OpenCV去em识别/em图形上的线条,曲线等轨迹。 软件环境:Win7-32, VS2010, OpenCV2.4.9 (1)以灰度图的方式导入em图片/em...

  Driver Assistance System已经成为学术研究的一大领域,作为智能交通的一部分,有大量研究人员投身其中,每年都会有大量的成果发表在IEEE trans on intelligent transportation system等顶级期刊,会议上。有些成熟技术甚至已走出学术界,应用于工业界,如福特公司的自动刹车系统,Google 的无人驾驶汽车,而 Mobileye 甚至已将其固

  的坐标

  《C++ GUI Programming with Qt 4》 Second Edition 的简体中文版,扫描版,共508页 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ld6886/2856696?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ld6886/2856696?utm_source=bbsseo[/url]

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