在vc++6.0中应用opencv进行sobel边缘检测，再对边缘图像进行直线检测。

内含两个车道线检测例子：一个是python言语编写，一个是MATLAB言语编写包含了MATLAB车道线识别的m程序，用于从视频流识别车道线，可调整相关参数。
同时包含了四个车道线识别的视频，可用于车道线识别的测试。
基于python的道路视频车道线检测：直接读取mp4文件，并识别车道线，标注。

ganet_culane_resnet18.pth　车道线检测ＧＡＮＥＴ收集模型

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一种基于车道线检测，标定摄像头外参的系统与方法。
该方法主要包含如下几个步骤：（1）通过前、后、左、右相机采集原始图像，并处理图像提取车道线所在的感兴味区域。
（2）在感兴味区域内检测车道线，并将检测到的车道线拟合成6段短直线。
（3）然后通过该6段短直线的斜率得到各相机的夹角，从而判定哪个相机需要标定。
（4）对需要标定的相机进行标定。
（5）更新相机标定后的参数，重新生成拼接图。
本发明结合了传统的标定方法，提出了一种基于线特征的在线标定方法，提高了4S店的标定效率。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。