直接从输入图像中学习到车道线特征,无需复杂的预处理、手工特征提取和后处理,并结合车道线的各种几何先验知识,设计损失函数监督网络训练,提高车道线检测的鲁棒性和准确性。 该文章主要介绍如何实现一个简单的传统车道线检测项目,详细阐述了传统车道线检测的流程并对霍夫变换的思想及canny边缘检测流程进行了概述。 一、...
image: 必须是二值图像,推荐使用canny边缘检测的结果图像,这里使用上篇文章的结果; rho: 在霍夫空间中,线段以像素为单位的距离精度,double类型的,推荐用1.0 ; theta: 在霍夫空间中,线段以弧度为单位的角度精度,推荐用numpy.pi/180 ; threshold: 累加平面的阈值参数,int类型,超过设定阈值才被检测出线段,值越大,...
本文介绍车道线检测中的核心方法——基于Candy边缘检测法的霍夫变换提取边界。首先，cv2.HoughLines()函数用于在二值图像中查找直线，而cv2.HoughLinesP()函数则更进一步，可以查找直线段。霍夫变换返回的是线段的起始和终点坐标。使用cv2.HoughLinesP()函数时，参数包括图像、rho、theta、threshold、minLineLe...