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一个人在家就能破解特斯拉的纯视觉辅助驾驶？

CATIA那点事儿

2天前浏览4

首先，请原谅小编又做了一回标题党。这篇文章讲的是使用Python和OpenCV实现车道检测和偏移计算的内容。实际的辅助驾驶，还需要结合多种信息的输入做出决策来进行车辆横向和纵向的控制。

不过话说回来，车道线识别，是一个很经典的计算机视觉的实战案例。

事实上，小编在2021年就研究过，当时是啃了N个油管上的视频教程后，手搓出来的代码实现了下面视频中的效果。

不过可以看到，那时候检测出来的车道还是十分不稳定的，不时地闪烁。

这个闪烁的原因也很明确：因为是基于单帧处理，如果某一帧上的画面里车道线不清晰，就会导致识别失败。

而现在是2025年，“面向AI的编程”已经被广泛应用。具体体现在有些小伙伴在申请加入我们的CATIA二次开发群时给出的答案

所以，在有了AI的加持下，还是这个案例，我们能优化到什么程度呢？

为了解决上面的问题，AI帮我们出了个主意，叫“指数加权移动平均 (Exponential Moving Average, EMA)”。

简单说就是，引入“时间上的平滑”这个概念。

再通俗点见识：如果把每一帧的检测结果简化为一个值的话，那么我们不断求过去一段时间帧的平均值。当最新一帧检测出的值，与前面的平均值差异较大的话，那么我们则选择相信过去的平均值，而忽略新求出的这个值。

至于其他的常规步骤，网上已经有很多教程讲解，总结下来无非就是逐帧抽取视频内容，再针对每一帧进行如下处理：

灰度、高斯模糊、二值化等处理
通过ROI截取一段区域
进行Canny边缘检测和霍夫变换
计算左右车道线的起止点，并绘制
绘制车辆及车道的中心线，并计算偏移量

最终实现的效果-动图版：

最终实现的效果-视频版：

那么，如果你想要这个案例的完整代码，可以考虑一下报名我们的pycatia课程，报名就送哈！不止这个，还有CATIA+Deepseek的案例源代码也一并送！详细报名方式请加小编QQ：542181983.

课程内容介绍与目录如下：

pycatia做automation开发的总课时是15个小时。录像是腾讯会议的云录制。五次课的内容分别如下：
1、Automation二次开发的入门
2、pycatia与零件设计+创建楼梯实例
3、pycatia与曲面设计+曲面阵列实例
4、pycatia与测量/工程图设计
5、pycatia与交互选择/扩展与AI

来源：CATIA那点事儿

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首次发布时间：2025-05-31

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