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【實(shí)戰(zhàn)】Python+OpenCV車(chē)道線檢測(cè)識(shí)別項(xiàng)目:實(shí)現(xiàn)L2級(jí)別自動(dòng)駕駛必備(配套課程+平臺(tái)實(shí)踐)

華清遠(yuǎn)見(jiàn)工控 ? 2024-12-16 15:42 ? 次閱讀

01 引言

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最近,特斯拉的FSD V13.2版本引起了行業(yè)震動(dòng),它帶來(lái)了停車(chē)啟動(dòng)、自動(dòng)換擋等新功能,還實(shí)現(xiàn)了全程自動(dòng)駕駛。這不僅是技術(shù)的飛躍,更是對(duì)自動(dòng)駕駛未來(lái)的一次大膽展望。今天我們聊一下自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的一個(gè)必備技能——車(chē)道線檢測(cè)。

本文將詳細(xì)介紹一個(gè)車(chē)道線檢測(cè)項(xiàng)目的過(guò)程,從圖像采集到車(chē)道線的準(zhǔn)確識(shí)別,看看在L2自動(dòng)駕駛中,如何通過(guò)圖像處理技術(shù),讓汽車(chē)“看”得更清楚,行駛得更安全。

02 項(xiàng)目功能

本項(xiàng)目旨在通過(guò)攝像頭捕捉的道路圖像,運(yùn)用圖像處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)車(chē)道線的自動(dòng)檢測(cè),為自動(dòng)駕駛車(chē)輛提供精確的路徑信息。項(xiàng)目的核心在于邊緣檢測(cè)技術(shù),通過(guò)這一技術(shù),車(chē)輛能夠識(shí)別道路邊緣,為后面的車(chē)道線檢測(cè)提供非常重要的基礎(chǔ)信息。

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03 操作步驟

步驟一:圖像采集與預(yù)處理

通過(guò)車(chē)輛前置攝像頭獲取原始道路圖像,這些圖像包含了道路、車(chē)輛、行人等多種元素。為了提高車(chē)道線檢測(cè)的準(zhǔn)確性,首先需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。

經(jīng)過(guò)OpenCV讀取,將圖片轉(zhuǎn)化為OpenCV所對(duì)應(yīng)的格式,方便后面的圖像處理。

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透視變換:將原始圖像通過(guò)透視變換技術(shù)轉(zhuǎn)換成鳥(niǎo)瞰圖,排除建筑物、行人等外在因素的干擾,專(zhuān)注于道路圖像的像素處理。

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步驟二:圖像邊緣檢測(cè)

噪聲抑制,將圖像變得更加平滑,濾除圖片噪聲。

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計(jì)算梯度幅值和方向。

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非極大值抑制處理,過(guò)濾掉較小的梯度和不合理的方向,保留重要的邊緣信息。

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雙閾值檢測(cè)與邊緣連接,通過(guò)雙閾值檢測(cè)和邊緣連接技術(shù),得到完整的車(chē)道線。

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步驟三:逆透視變換

經(jīng)過(guò)邊緣檢測(cè)后,得到的車(chē)道線圖像需要通過(guò)逆透視變換技術(shù),將檢測(cè)到的車(chē)道線準(zhǔn)確地映射回原始圖像中,確保車(chē)道線的位置與實(shí)際道路一致。

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上述操作過(guò)程就是一個(gè)完整的車(chē)道線檢測(cè)項(xiàng)目,但只是簡(jiǎn)單地針對(duì)一張圖片獲取以及處理的操作步驟,具體的車(chē)道線檢測(cè)項(xiàng)目是一個(gè)連續(xù)的實(shí)時(shí)處理過(guò)程,不僅僅涉及單張圖片的處理,而是需要系統(tǒng)不斷地從車(chē)載攝像頭獲取連續(xù)的實(shí)時(shí)圖像流,然后這些圖像流被不斷地處理和分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)道線的持續(xù)性檢測(cè)。

這種連續(xù)的圖像處理和車(chē)道線檢測(cè)是確保智能駕駛系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別道路邊界、維持車(chē)輛在車(chē)道中穩(wěn)定行駛的關(guān)鍵,最終才能構(gòu)成一個(gè)完整的車(chē)道線檢測(cè)項(xiàng)目。

04 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)課

Python+OpenCV車(chē)道線檢測(cè)這個(gè)項(xiàng)目,大家要想體系化的學(xué)習(xí)并實(shí)戰(zhàn),推薦學(xué)習(xí)華清遠(yuǎn)見(jiàn)全棧工程師課程里紅框標(biāo)題的這部分課程內(nèi)容(如下圖)。可以手把手帶領(lǐng)大家,從Python基礎(chǔ)編程開(kāi)發(fā),到圖像認(rèn)知與OpenCV,再到完整車(chē)道線檢測(cè)項(xiàng)目的實(shí)戰(zhàn)。

這部分課程是講師真人大屏授課,帶字幕,總共307講,培訓(xùn)級(jí)別精講視頻。然后實(shí)踐環(huán)節(jié)是,所有算法及項(xiàng)目都可以通過(guò)在線平臺(tái)實(shí)操,邊學(xué)邊練,還有3D場(chǎng)景的沉浸式體驗(yàn)。

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這部分課程不單賣(mài),可以直接購(gòu)買(mǎi)人工智能VIP會(huì)員(按月/半年),就可以看上面紅框內(nèi)容的教學(xué)視頻,當(dāng)然如果您對(duì)AI體系課其他內(nèi)容也感興趣的話(huà),購(gòu)買(mǎi)了人工智能VIP會(huì)員也是能看的,看不完的續(xù)費(fèi)看就可以。

AI全體系課程有1000+講,是針對(duì)0基礎(chǔ)學(xué)生的AI全棧學(xué)習(xí),覆蓋90% AI崗位技能,積累大廠真實(shí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)!

05 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)平臺(tái)

車(chē)牌識(shí)別項(xiàng)目的全部操作依托元宇宙人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行,平臺(tái)為學(xué)習(xí)者們提供了一個(gè)高效、靈活的環(huán)境,可以在平臺(tái)上無(wú)限次試錯(cuò),在項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)過(guò)程中不斷調(diào)試參數(shù),直到實(shí)現(xiàn)預(yù)期結(jié)果,更好地理解算法的工作原理

平臺(tái)特色

【算法原理講解】

平臺(tái)將算法進(jìn)行拆分與可視化,把算法拆分成多個(gè)組件,復(fù)雜的東西一旦進(jìn)行拆分(分而治之)就會(huì)變得簡(jiǎn)單多了,然后通過(guò)平臺(tái)仿真動(dòng)畫(huà)深入淺出的講解原理,理解算法每一環(huán)節(jié)的原理及運(yùn)行結(jié)果,而且我們可以交互式地動(dòng)態(tài)調(diào)整算法參數(shù),實(shí)時(shí)看算法運(yùn)行結(jié)果變化,更好的去理解算法的原理,讓算法學(xué)習(xí)更加直觀和有趣。

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【代碼編程實(shí)現(xiàn)】

人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可以將人工智能算法,快速生成Python代碼,而且當(dāng)算法組件動(dòng)態(tài)調(diào)參時(shí),也可以看到Python代碼的實(shí)時(shí)變化,算法和代碼一一對(duì)應(yīng),這個(gè)功能可以幫助初學(xué)者快速的去應(yīng)用算法,跑起來(lái),看到效果,產(chǎn)生學(xué)習(xí)的興趣。然后在算法應(yīng)用學(xué)習(xí)中,去理解代碼,去加深Python編程學(xué)習(xí),這樣邊學(xué)邊用編程學(xué)習(xí)更高效。

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【3D項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)】

平臺(tái)采用“3D應(yīng)用場(chǎng)景案例實(shí)戰(zhàn)”教學(xué),提供眾多3D場(chǎng)景化綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn),包括:智能分揀系統(tǒng)、智能駕駛系統(tǒng)、智能垃圾分類(lèi)、智能對(duì)話(huà)系統(tǒng)等。

邏輯與算法可接入系統(tǒng)里預(yù)設(shè)的3D場(chǎng)景中,實(shí)現(xiàn)可視化交互體驗(yàn),覆蓋從數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、模型訓(xùn)練、預(yù)測(cè)、部署到測(cè)試的整個(gè)項(xiàng)目周期,打造人工智能沉浸式實(shí)操環(huán)境。學(xué)生既能體驗(yàn)全鏈路落地實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,填補(bǔ)理論與實(shí)踐之間的鴻溝,又能提高實(shí)際操作能力和解決問(wèn)題的能力。還可將程序通過(guò)編程接口API輕松部署到硬件平臺(tái),進(jìn)行遷移學(xué)習(xí),為AI基礎(chǔ)學(xué)習(xí)和可視化算法實(shí)踐提供強(qiáng)大的項(xiàng)目落地應(yīng)用平臺(tái)。

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平臺(tái)教學(xué)子系統(tǒng)

上面車(chē)牌識(shí)別項(xiàng)目主要就是用到平臺(tái)教學(xué)子系統(tǒng)中的機(jī)器視覺(jué)部分,平臺(tái)除此之外,還提供很多系統(tǒng)子模塊,如:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、CV-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、視覺(jué)經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、NLP循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CV-NLP-Transformer、綜合項(xiàng)目應(yīng)用場(chǎng)景等,將理論知識(shí)變得直觀生動(dòng),同時(shí)為理論知識(shí)的應(yīng)用提供了項(xiàng)目開(kāi)發(fā)與實(shí)踐的環(huán)境。

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