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MultiNet图像处理部分是基于scipy.misc的，我将图像部分使用Opencv(cv2)进行了调整

使用OpenCV实现MultiNet的demo

完整代码已经上传至我的 GitHub 但是目前代码无用步骤过多十分冗余，后期会考虑再次更新代码，并且尝试使用videocapture进行视频操作。再者，尝试进行c++迁移 完整代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- “”” Detect […]

 实习项目, 自动驾驶, 视觉代码
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Maskrcnn-benchmark 是在 PyTorch 1.0 版本框架实现的，实例分割和目标检测算法的快速、模块化开源实现

Mask-RCNN 的 Pytorch实现

项目GitHub地址 maskrcnn-benchmark 特点： [1] – 基于 PyTorch 1.0 RPN，Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 的实现，精度与 Detectron 相比，差不多，甚至超过后者. [2] – 速度非常快 very fas […]

 实习项目, 教程, 视觉代码
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还是去年浪潮实习的项目，这是代码的使用方法 车道检测基于OpenCV3.4.0，障碍物识别基于darkne(注意请使用我仓库里的版本，正文有链接)

自动驾驶：车道检测（2018浪潮实习项目）代码及使用方法

代码下载地址 GitHub 暂不开源，需要代码请联系我 代码所用我个人修改的darknet Author: 陈明聪 Michael.CHEN If any Bus. pls contact me by wechat 1.项目介绍 -Introduction 自动驾驶，曲线道路检测以及车辆检测 Aut […]

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这是我去年在浪潮留下的代码，今年回到浪潮实习，我开发了新的算法，于是开源之前的思路

自动驾驶：车道检测（2018浪潮实习项目）思路

第一版思路 第一版链接 新版思路 二值化图像 OpenCV采用BGR色彩空间，(0,0,0)到(255,255,255) 分离通道，得到3张单通道灰度图，分别对应蓝、绿、红 分别对三张图像每个像素的值进行筛选，例如，白色车道（B>200,G>200,R>200,全部设为255，否则0)，黄色车道（ […]

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