编号：A295
大小：41M
环境：Python3.8、OpenCV4.5、PyCharm2020
简介：以下是“lane.py”中涉及的图像处理和分析步骤。

1.应用透视变换来校正二值图像（“鸟瞰视图”）。

2.使用二进制转换，创建阈值二值图像。

3.应用中值模糊滤波器去除阈值图像噪声。

4.拆分左车道和右车道的图像。

5.确定左车道和右车道的中心点、顶点和底点。

6.通过点拟合二次多项式曲线。

7.确定车道曲率和车辆相对于中心的位置。

8.将检测到的车道边界投影回原始图像。

9.输出车道边界的视觉显示以及车道曲率和车辆偏移位置的数值估计。

10.确定左车道曲线系数、右车道系数和与车道中心的偏移量。

依赖库：

-Imutils

-OpenCV

-numpy

运行展示

python lane-detection.py

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频