【LaneNet】车道线检测代码复现过程

本文是LaneNet车道线检测效果复现，不涉及原理讲解部分。

开门见山，上链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1yxJNDdR1y4ixW62gDuDawQ
提取码：hcwi

关于LaneNet算法，网上有很多资料，Github上面也有很多，可能是自身检索能力有限，捣鼓了几天，迟迟不能复现代码的效果。主要原因就是某些文件找不到，下载不下来。现在相关文件均放在百度网盘里面了。

windows系统
python3.5.2
相关库具体版本见requirements_new.txt
更新时间2020.06.09

1.下载压缩包，解压，注意这里面的model文件夹下的New_Tusimple_Lanenet_Model_Weights权重文件是自己添加的，某些Github或者博客中并未提供。（为了这个权重，我真是费尽心思，现在分享在百度云盘里New_Tusimple_Lanenet_Model_Weights提取码：s40b）


2. 修改tools文件夹下的test_lanenet.py文件，添加相关路径，不然会报错。

修改成自己的路径

import sys 
sys.path.append('C:/Users/Lenovo/Desktop/lanenet-lane-detection-master')
sys.path.append('C:/Users/Lenovo/Desktop/lanenet-lane-detection-master/config')
sys.path.append('C:/Users/Lenovo/Desktop/lanenet-lane-detection-master/data_provider')
sys.path.append('C:/Users/Lenovo/Desktop/lanenet-lane-detection-master/lanenet_model')
sys.path.append('C:/Users/Lenovo/Desktop/lanenet-lane-detection-master/tools')

3. 在lanenet-lane-detection-master文件夹下，运行命令

python tools/test_lanenet.py --weights_path model/New_Tusimple_Lanenet_Model_Weights/tusimple_lanenet_vgg.ckpt  --image_path data/tusimple_test_image/0.jpg

4. 注意pictures文件夹是我自己新建的，用于保存检测结果的图片，源码中没有这个文件夹。注意requirements_new.txt列出了我电脑装的一些库版本，和原作者版本有些出入，但是并不影响。注意data/tusimple_test_image文件夹保存有测试图片，测试效果很好。你也可以放自己的图片进行检测，但是我测试自己的车道线效果并不好，甚至说很差，原因暂时未知。
5. 测试效果
   
   上面测试效果还不赖，可是我换成自己的数据集，车道线就飞到天上了。。。
   

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——2020年6月11日更新
出现车道线飞到天上的原因找到了，是图片的分辨率不对。图片分辨率要求1280X720，而我的是1280X1024。分辨率调整过后，车道线检测就正常了。