简易车道检测
关于
简易车道检测（SLD）正如其名，是一种执行简易车道检测的软件。SLD 通过仅使用经典计算机视觉方法实现此功能，这些方法包括：AOI、阈值化、Canny 线检测、HoughLinesP 和点聚类。使用这些方法，可以实现对视频中（视角）行驶车辆的左侧和右侧车道的检测。
局限性
它实际上只有在视频数据干净、AOI 中没有物体/车辆且道路状况良好时才能发挥最佳效果。SLD 的另一个主要局限是它只能检测主车的第一条左侧和/或第一条右侧车道。它不会检测所有车道，这限制了代码对车辆整体视角的提供。以下是一个图示，突出显示了 SLD 的主要问题：
SLD 并非完美！
SLD 演示
所有来源
研究论文
驾驶剪辑
- 许多剪辑使用 youtube-dl 和 iMovie 编辑
- 自动驾驶汽车完整数据集
- cal_freeway
- delihi_drive
- mout_drive
- missi_drive
- toronto_way
- toronto_longer
- seattle_streets
其他来源
- OpenCV Canny 边缘检测文档
- OpenCV Hough 直线变换文档
- OpenCV 图像平滑文档
- StackOverflow 检测鼠标位置点击 - 讨论
- 这些函数来自 CSOM 的 CSCI437 课程，已在本项目中修改并使用：
get_xy() ; create_named_window()