基于OpenCV-Python的车道线检测（高级）
简介
本资源文件提供了一个基于OpenCV-Python的高级车道线检测系统。该系统能够从视频或图像中提取并识别车道线，适用于自动驾驶、交通监控等领域。
功能特点
- 相机标定：通过标定相机，消除图像畸变，提高车道线检测的准确性。
- 视频畸形修正：对视频中的每一帧进行畸变修正，确保车道线检测的连续性和稳定性。
- 透视变换：将图像转换为鸟瞰图，便于车道线的提取和分析。
- 提取车道线：使用HSL和Lab颜色模型，精确分割出白色和黄色车道线。
- 矩形滑窗：通过滑动窗口技术，动态跟踪车道线的位置。
- 跟踪车道线：实时跟踪车道线的变化，计算车道线的曲率和偏移量。
- 求取曲率与偏移量：计算车道线的曲率和车辆相对于车道中心的位置偏移量。
- 逆投影到原图：将检测到的车道线逆投影回原图像，便于可视化和进一步分析。
- 视频车道线检测：对整个视频进行车道线检测，输出检测结果。
使用方法
- 环境配置：
- Python 3.8
- NumPy 1.19.5
- OpenCV-Python 4.5.1
- 代码运行：
- 按照文章中的步骤，依次运行各个模块的代码。
- 注意：后一节代码是在上一节代码的基础上进行修改，建议按章节顺序运行。
效果展示
- 畸变修正：修正前后的图像对比。
- 透视变换：变换前后的图像对比。
- 车道线提取：提取出的车道线效果展示。
注意事项
- 代码中的某些参数（如透视变换的源点和目标点）可能需要根据实际情况进行调整。
- 运行环境中的NumPy版本不宜过高，否则可能会导致运行报错。
贡献
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版权声明
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