车道线检测挺有用的，尤其是对于自动驾驶相关的项目。这个基于OpenCV实现的车道线检测，主要通过霍夫变换来进行直线检测。代码量不大，使用起来还不错，效果也挺好。通过几步，能够检测出车道线，提升了视觉感知的精度和稳定性。如果你正在做类似的项目，这个资源可以参考一下，毕竟简洁且有效。 如果你想了解霍夫变
C++ 0 次浏览
使用OpenCV部署全景驾驶感知网络YOLOP，可同时处理交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测，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，从而彻底摆脱对任何深度学习框架的依赖。软件开发设计：应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站
Python 26 次浏览
测试场景 无车并道 车道无其他车辆 有车并道 邻近车道有相同速度的车辆 测试方法 无车并道 车辆自动驾驶模式下以 30 km/h 匀速行驶 接收到并道指令 有车并道 车辆自动驾驶模式下以 30 km/h 匀速行驶 邻近车道车辆与本车位置：本车前方 3 m 至后方 3 m 内 接收到并道
Typescript 17 次浏览
本程序基于HW-201红外对管模块，实现巡线功能，能够准确判断模块是否处于黑线上。代码经过测试，可直接运行。
C 22 次浏览
示例程序 博客文章系列 Firebase 集成
Swift 24 次浏览
谷歌地球的线转桩号工具和线转点工具，是做测绘、设计、公路管线之类项目时，省事的两把利器。简单说，前者是把线段上特定间距的位置标成“桩号”，后者就是把线分成一堆离散的点。像你在 Google Earth 画一条道路，工具一用，就能自动算出每个关键点的坐标，效率直接拉满。 谷歌地球的KML 文件支持度高
C 0 次浏览
龙少的4.1降4.0线刷工具，SP_Flash_Tool_exe_v3.1244.0.sn85
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