本文主要是介绍[python]基于Ultra-Fast-Lane-Detection-v2车道线实时检测onnx部署，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
【论文地址】
https://arxiv.org/pdf/2206.07389.pdf
【框架地址】
https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lane-Detection-v2
【框架介绍】
Ultra-Fast-Lane-Detection-v2（UFL-D-v2）算法是一种高效的车道线检测算法，它旨在快速准确地识别和定位道路上的车道线。UFL-D-v2算法结合了深度学习和计算机视觉技术，通过训练神经网络模型来识别车道线。
该算法的核心是使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。首先，算法对输入的图像进行预处理，包括灰度化、去噪、缩放等操作，以提高图像质量和减少计算量。然后，将预处理后的图像输入到CNN模型中进行特征提取，CNN模型通过训练学习到车道线的特征表示。
在特征提取的基础上，UFL-D-v2算法采用了一种称为“边缘连接”的方法，将相邻像素点连接成线段，形成候选车道线。这些候选车道线经过一系列的筛选和过滤操作，排除掉不符合车道线特征的线段，最终得到准确的车道线。
UFL-D-v2算法具有以下几个优点：
- 高效性：算法采用了卷积神经网络进行特征提取，大大减少了计算量，提高了检测速度。
- 准确性：通过训练神经网络模型，算法能够准确识别车道线，降低了误检率。
- 适应性：算法对不同的道路环境和光照条件具有较强的适应性，能够有效地识别车道线。
- 可扩展性：算法可以方便地扩展到其他领域，如自动驾驶、智能交通等。
总的来说，UFL-D-v2算法是一种高效、准确的车道线检测算法，它可以为自动驾驶和智能交通领域提供重要的技术支持。
【效果展示】
【测试环境】
anaconda3+python3.8
opencv-python==4.7.0.68
onnxruntime==1.15.1
【使用说明】
注意：视频是我随便找的因为不同场景效果不一样，可以自己拍摄一个视频尝试
安装好环境后main_opencv使用纯opencv实现,main_onnxruntime是使用onnxruntime推理实现
测试图片：
python main_opencv_image.py或者python main_onnxruntime_image.py
测试视频：
python main_opencv_video.py或者python main_onnxruntime_video.py
【源码下载】
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