使用 Python和 OpenCV 在道路上找到车道线 识别道路上的车道是所有司机的共同任务,以确保车辆在驾驶时处于车道限 制之内,并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。 对自动驾驶汽车来说,这同样也是一项关键任务。事实证明,使用计算机视觉技术识别道 路上的车道标记是可能的。本算法将介绍其中的一些技术。 这个项目的目标是创建一种方法,使用 Python和 OpenCV 在道路上找到车道线。 实例图像 Udacity 提供了 960 x 540像素的示例图像,用于训练我们的算法。 下面是提供的两个图像。 算法步骤 在这一部分中,我们将详细介绍本算法所需的不同步骤,这将使我们能够识别和分类车道 线,如下所示 : 将原始图像转换为 HSL 从 HSL 图像中分离出黄色和白色 将分离的 HSL 与原始图像相结合 将图像转换为灰度,便于操作 应用高斯模糊来平滑边缘 在平滑的灰色图像上应用
机动车驾驶员培训许可申请书 申 请 人 基 本 信 息 名 称 地 址 法定代表人 电 话 手 机 邮 编 法人身份证号 电子邮箱 管 理 人 员 理论教学 负 责 人 操作训练 负 责 人 教练车管理 人 员 结业考核 人 员 计算机管理 人 员 人 人 人 人 人 教练人员 理论教练人员 人 驾驶操作教练员 人 教练车车型 教练车数量 台 台 台 台 台 教练场地 场地面积 龙骨吊杆 场地教练路线长度 场内道路训练科目 ㎡ 套 米 项 教 学 设施设备 教学挂图 模型器 程控电教板 电化教学设备 幅 台 块 台 教 室 理论教室 ㎡ 实验教学教室 ㎡ 拟 申 请 许 可 事 项 请在“□”内划“√” 选择 普通机动车驾驶员培训□ 道路运输驾驶员从业资格培 训□ 机动车驾驶员培训教练场经营□ 拟 申 请 机 构 类 别 请在“□”内划“√” 选择 一级普通机动车驾驶员培训□ 二级普通机动