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车道线检测

于 2022-06-30 发布 文件大小:4.17 MB
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代码说明:

提出了一种新的适用于自主驾驶系统的车道线检测----基于改进最小二乘法拟合的车道线检测。算法首先将摄像头采集的一帧帧图像,截取感兴趣的下半部分进行灰度变换,得到灰度图像;其次采取高通滤波,小波变换,来进行边缘增强与检测;之后采取最小阀值二值化得到二值化图像,采用最小二乘法拟合车最后采用粒子滤波进行车道线的跟踪。实验表明,该算法简单、鲁棒性强,能准确地检测到车道标识线。

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  • 想搞你好耐
    第三方第三方第三方斯蒂芬斯蒂芬的djsdhsadkasjdijmkjfmdppioasjdiop
    2022-12-23 03:10:03下载
    积分:1
  • 融合算法
    完美的图像处理算法,利用OPECV和拉普拉斯金子塔算法对两张图片进行分层再融合,本处只提供源代码,可将代码添加到工程中就可以运行图像处理的初学者一定要下着看看,完美的效率,完美的效果,果断分享
    2023-01-12 19:25:03下载
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  • 视频采集回放程序
    该代码主要完成视频图像采集和回放,将摄像头的视频数据采集上来,存入输入视频缓冲区,然后再拷贝到输出缓冲区,最终显示视频,代码包括硬件初始化,参数配置是采集回放等内容。
    2023-03-24 01:45:03下载
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    2023-05-31 16:30:04下载
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    应用背景粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性,决定了它的应用范围非常广泛。另外,粒子滤波器的多模态处理能力,也是它应用广泛的原因之一。国际上,粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域,它被应用在经济数据预测;在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物,空对空、空对地的被动式跟踪;在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控;它还用于机器人的全局定位。关键技术粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods),它是利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布,是一种顺序重要性采样法(SequentialImportance Sampling)。简单来说,粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似,以样本均值代替积分运算,从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。
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