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python+opencv实现对显著区域高速的车道线检测
☆13Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for lane-line-detection
Users that are interested in lane-line-detection are comparing it to the libraries listed below
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- 车道线和路牌的简单识别，使用qt界面☆31Updated 6 years ago
- 本项目针对传统车道线检测鲁棒性较差的现象，通过运用YOLOV7与DeepLabv3+的图像深度学习算法对特定数据集进行模型训练，开发了一款能调用车载摄像头来识别道路环境，并用语音告知驾驶员偏离车道，前方 车距等驾驶信息偏离预警系统，辅助驾驶员更加安全高效的行驶。☆70Updated 4 months ago
- 基于pyqt5和opencv的多线程图像（视频）处理☆78Updated 5 years ago
- Detecting objects from camera or local video files vi qt and yolo.☆24Updated 7 years ago
- 一种适合工业级应用的基于深度学习的实时人脸检测与识别算法的C++实现，仅仅只依赖opencv库☆52Updated 3 years ago
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- UNetMultiLane 多车道线和车道线类型识别部署版本，测试不同平台部署（onnx、tensorRT、RKNN、Horzion），可识别所在的车道和车道线的类型。☆28Updated last year
- 使用YOLOv5+DeepLabV3Plus实现仪表的检测、指针表盘分割和刻度读数识别☆44Updated 4 years ago
- 使用OpenCV部署RecRecNet广角图像畸变矫正，包含C++和Python两个版本的程序☆15Updated last year
- 深度学习车牌检测与识别，检测结果包含车牌矩形框和4个角点，基于pytorch框架运行☆115Updated 3 years ago
- 借助于Ascend310 AI处理器完成深度学习算法部署任务，应用背景为变电站电力巡检，基于YOLO v4算法模型对常见电力巡检目标进行检测，并充分利用Ascend310提供的DVPP等硬件支持能力来完成流媒体的传输、处理等任务，并对系统性能做出一定的优化。☆30Updated 4 years ago
- 使用OpenCV部署HybridNets，同时处理车辆检测、可驾驶区域分割、车道线分割，三项视觉感知任务，包含C++和Python两种版本的程序实现。本套程序只依赖opencv库就可以运行， 彻底摆脱对任何深度学习框架的依赖。☆21Updated 2 years ago
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- 分别使用OpenCV，ONNXRuntime部署yolov5不规则四边形目标检测，包含C++和Python两个版本的程序☆28Updated 3 years ago
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