CarND Advanced Lane Lines master 源码

CarND-Advanced-Lane-Lines-master 高级车道发现项目 该项目的目标/步骤如下: 给定一组棋盘图像,计算相机校准矩阵和失真系数。 对原始图像应用失真校正。 使用颜色变换,渐变等来创建带阈值的二进制图像。 应用透视变换以校正二进制图像(“鸟瞰”)。 检测车道像素并拟合以找到车道边界。 确定车道的曲率和车辆相对于中心的位置。 将检测到的车道边界扭曲回原始图像。 输出车道边界的可视化显示以及车道曲率和车辆位置的数值估计。 概述 在这个项目中,我的目标是编写一个软件管道,以识别来自汽车前置摄像头的视频中的车道边界。 是我的代码。 Udacity无人驾驶汽车纳米度-项目2 过程 1.相机校准 OpenCV函数用于使用存储库中提供的校准棋盘图像来计算正确的相机矩阵和失真系数。 应当使用失真矩阵来使提供的校准图像之一失真,以证明校准正确。 未失真的校准图像示