Xây dựng hệ thống phát hiện làn đường xe chạy

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÀI BÁO CÁO NỘI DUNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN LÀN ĐƯỜNG XE CHẠY Khánh Hòa – 2022 Giảng viên hướng dẫn Nguyễn Đình Cường Sinh viên thực hiện Đỗ Ngọc Huy BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÀI BÁO CÁO NỘI DUNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN LÀN ĐƯỜNG XE CHẠY Khánh Hòa – Tháng 042022 Giảng viên hướng dẫn Nguyễn Đình Cường Sinh viên thực hiện Đỗ Ngọc Huy i LỜI CAM ĐOAN Em xin được cam đoan.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÀI BÁO CÁO NỘI DUNG : XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN LÀN ĐƯỜNG XE CHẠY Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Đình Cường Sinh viên thực hiện: Đỗ Ngọc Huy Khánh Hòa – 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÀI BÁO CÁO NỘI DUNG : XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN LÀN ĐƯỜNG XE CHẠY Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Đình Cường Sinh viên thực hiện: Đỗ Ngọc Huy Khánh Hòa – Tháng 04/2022 LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan: Đề tài báo cáo “Xây dựng hệ thống phát đường xe chạy” kết dựa cố gắng, nỗ lực thân với hướng dẫn nhiệt tình thầy: Nguyễn Đình Cường Các số liệu kết nghiên cứu đề tài trung thực hồn tồn khơng chép sử dụng kết đề tài nghiên cứu tương tự Những phần sử dụng tài liệu tham khảo báo cáo trích dẫn đầy đủ Nếu phát có chép kết nghiên cứu đề tài khác, em xin chịu hoàn toàn trách nhiệm chịu kỷ luật Khoa Nhà trường đề Khánh Hòa, ngày 05 tháng năm 2022 Sinh viên thực Đỗ Ngọc Huy i LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành báo cáo này, trước hết chúng em xin gửi đến quý thầy, cô Khoa Công nghệ Thông tin - Trường Đại học Nha Trang lời cảm ơn chân thành Em xin gửi đến thầy Nguyễn Đình Cường, người tận tình hướng dẫn, giúp đỡ em hồn thành báo cáo lời cảm ơn sâu sắc Mình xin gửi lời cảm ơn tới bạn sinh viên Trường Đại học Nha Trang nhiệt tình tham gia khảo sát thơng tin hệ thống phát đường xe chạy, hỗ trợ đóng góp trình làm báo cáo Trong trình nghiên cứu thực bài, trình làm báo cáo, khó tránh khỏi sai sót, mong thầy, cô bỏ qua Đồng thời kiến thức kinh nghiệm thực tiễn thân hạn chế nên đề tài, báo cáo khó thể khơng tránh khỏi thiếu sót,chúng em mong nhận ý kiến đóng góp từ q thầy, để chúng em học hỏi thêm nhiều kinh nghiệm, kỹ cần thiết Em xin chân thành cảm ơn! ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii MỞ ĐẦU Chương TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 NGƠN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON 1.1.1 Lịch sử phát triển 1.1.2 Phiên 1.1.3 Đặc điểm Python 1.2 TÌM HIỂU XỬ LÝ ẢNH VÀ THƯ VIỆN OPENCV 1.2.1 Lịch sử phát triển 1.2.2 Các lĩnh vực ứng dụng 1.2.2.1 Phương pháp xử lý ảnh 1.2.2.2 Một số lĩnh vực ứng dụng 1.2.3 Một số khái niệm xử ký ảnh 1.2.4 Một số thư viện tiếng 10 1.2.4.1 Scikit-image 10 1.2.4.2 OpenCV 10 1.2.4.3 Mahotas 10 1.2.4.4 SimplelTK 11 1.2.4.5 Pillow 11 1.2.4.6 Picasso 11 1.3 TÌM HIỂU THƯ VIỆN OPENCV 11 1.3.1 Lịch sử phát triển 11 1.3.2 Các chức phiên sử dụng 12 1.3.3 Chức thư viện OpenCV 12 1.3.3.1 Ứng dụng thư viện OpenCV 12 1.3.3.2 Chức thư viện OpenCV 12 1.3.3.3 Các nhóm hàm thư viện openCV 17 Chương XÂY DỰNG HỆ THỐNG 18 2.1 NÊU BÀI TOÁN 18 2.2 CÁC BƯỚC THỰC HIỆN 19 2.2.1 Bước 1: Đọc tiền xử lý hình ảnh 19 2.2.2 Bước 2: Phân ngưỡng tách biên ảnh 20 2.2.3 Bước 3: Xử lý nhận dạng đường 22 iii 2.2.4 Bước 4: Đưa hình ảnh lên hình 25 2.2.5 Bước 5: Tạo bảng điều khiển tọa độ cho lớp phủ đường 26 2.2.6 Bước 6: Tạo giao diện đồ họa 26 2.3 HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG 26 2.4 ĐÁNH GIÁ VỀ KẾT QUẢ VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỂN 28 2.4.1 Kết đạt 28 2.4.2 Hạn chế 29 2.4.3 Hướng phát triển 29 2.5 HƯỚNG DẪN CÀI ĐẶT BẰNG ANACONDA/MINICONDA 29 2.5.1 Giới thiệu Ananconda/Miniconda cài đặt 29 2.5.2 Download Anaconda/Miniconda hướng dẫn cài đặt 29 2.5.2.1 Các bước cài đặt 29 2.5.2.2 Quản lý môi trường 33 2.5.3 Hướng dẫn cài thêm thư viện conda 35 2.5.3.1 Các thư viện sử dụng 35 2.5.3.2 Cài đặt dòng lệnh 35 iv Đỗ Ngọc Huy - 61130384 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài: - Ngày nay, công nghệ xử lý ảnh chiếm vị trí quan trọng guồng máy vận hành nhiều lĩnh vực kinh tế, tài chính, giải trí, du lịch, dịch vụ, giao thơng vận tải Nó coi xu hướng cơng nghệ giới nhiều người cho cách mạng công nghiệp lần thứ - Trong nghiên cứu khả tự lái cho hệ thống trợ lý lái xe tiên tiến (ADAS) nhận nhiều ý lớn Một mục tiêu lĩnh vực nghiên cứu cung cấp chức thông minh an toàn cho người lái xe cách sử dụng công nghệ thông tin điện tử Trong điều kiện đường xá đặc thù khả nhận biết phát biển báo đường, đường đèn giao thơng quan trọng đóng vai trị quan trọng hệ thống ADAS - Nhận thấy tầm quan trọng tính ứng dụng cao việc nhận diện đường cho xe tự lái Trong đồ án em tìm hiểu thư viện đồ họa OpenCV đặc trưng nhận diện biên ảnh để xây dựng ứng dụng nhận diện đường cho xe tự lái - Từ lý nên em định thực đề tài: “Xây dựng hệ thống phát đường xe chạy ” Mục tiêu nghiên cứu: - Mục tiêu chung: Xây dựng hệ thống phát đường xe chạy thư viện đồ họa OpenCV-python - Mục tiêu cụ thể: Nghiên cứu tìm hiểu thư viên đồ họa OpenCV-python đặc trưng nhận diện biên ảnh Khi đưa vào hình ảnh từ camera video sử dụng đặc trưng nhận diên biên ảnh xác định đường dành cho xe tự lái Cấu trúc báo cáo bao gồm: - Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu - Chương 2: Xây dựng hệ thống Đỗ Ngọc Huy - 61130384 Chương TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 NGƠN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON 1.1.1 Lịch sử phát triển - - - - Ngôn ngữ Python Guido van Rossum tạo phát hành lần vào tháng năm 1991 - Python giống Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk Tcl Python phát triển dự án mã mở tổ chức phi lợi nhuận Python Software Foundation quản lý Python phát triển để chạy Unix Nhưng theo thời gian, "bành trướng" sang hệ điều hành từ MS-DOS đến MAC OS, OS/2, Windows, Linux số điều hành khác thuộc họ Unix Python ngơn ngữ bậc cao (high-level), có hình thức sáng sủa, cấu trúc rõ ràng, thuận tiện cho người học lập trình Cho phép người sử dụng viết mã với số lần gõ phím tối thiểu Python ngôn ngữ phổ biến giới Python đặt theo tên rắn thần Python thần thoại Hy Lạp đâu Rossum fan sê-ri chương trình hài cuối năm 1970, tên “Python” lấy từ tên phần sê-ri “Monty Python’s Flying Circus” 1.1.2 Phiên Bảng 1.1 Các phiên Python phát hành Phiên Ngày phát hành Python 1.0 ( phát hành chuẩn đầu tiên) 01/1994 Python 1.6 (Phiên 1.x cuối ) 05/09/2000 Python 2.0 ( Giới thiệu list comprehension ) 16/10/2000 Python 2.7 ( Phiên 2.x cuối ) 03/07/2010 Python 3.0 ( Loại bỏ cấu trúc mô-đun trùng lặp ) 03/12/2008 Python 3.3 2012 Python 3.5 ( Hỗ trợ cho byte bytearray ) 13/09/2015 Python 3.6 ( Cải tiến đáng kể thư viện tiêu chuẩn ) 23/12/2016 Python 3.7 ( Cải tiến mơ hình liệu Python ) 27/06/2019 Python 3.8 ( Được bổ sung nhiều tính ) 14/10/2019 Python 3.9 ( Loại bỏ hết tính dùng tương thích 27/04/2020 ngược 2x ) Đỗ Ngọc Huy - 61130384 1.1.3 Đặc điểm Python - PythonPython ngơn ngữ lập trình hướng đối tượng, bậc cao, mạnh mẽ Ngoài ra, học Python đơn giản dễ dàng Python ngôn ngữ thông dịch, tức ngôn ngữ không cần phải biên dịch file chạy mà đọc code đến đâu chạy đến Khi chạy lệnh Python ta có giao diện dịng lệnh giống Unix, chạy dòng code trực tiếp - Python có nhiều ưu điểm để khiến cho nhà lập trình web u thích sử dụng cho ngơn ngữ lập trình là: o Đơn giản: Cú pháp đơn giản giúp cho người lập trình dễ dàng đọc tìm hiểu o Tốc độ: Python có tốc độ xử lý nhanh so với ngôn ngữ PHP + Tương tác: Chế độ tương tác cho phép người lập trình thử nghiệm tương tác sửa lỗi đoạn mã o Chất lượng: Thư viện có tiêu chuẩn cao, Python có khối sở liệu lớn nhằm cung cấp giao diện cho tất CSDL thương mại lớn o Thuận tiện: Python biên dịch chạy tất tảng lớn o Mở rộng: Với tính này, Python cho phép người lập trình thêm tùy chỉnh cơng cụ nhằm tối đa hiệu đạt cơng việc o Có tất tảng hệ điều hành từ UNIX, MS – DOS, Mac OS, Windows Linix OS khác thuộc họ Unix o Tương thích mạnh mẽ với Unix, hardware, thirt-party software với số lượng thư viện khổng lồ (400 triệu người sử dụng) o Python với tốc độ xử lý cực nhanh, python tạo chương trình từ script siêu nhỏ tới phần mềm cực lớn Blender 3D 1.2 TÌM HIỂU XỬ LÝ ẢNH VÀ THƯ VIỆN OPENCV 1.2.1 Lịch sử phát triển - Xử lý hình ảnh phương pháp để thực số thao tác hình ảnh, để có hình ảnh nâng cao để trích xuất số thơng tin hữu ích từ Đây loại xử lý tín hiệu đầu vào hình ảnh đầu hình ảnh đặc điểm / tính liên quan đến hình ảnh Ngày nay, xử lý hình ảnh cơng nghệ phát triển nhanh chóng Nó tạo thành lĩnh vực nghiên cứu cốt lõi ngành khoa học kỹ thuật máy tính - Xử lý ảnh bao gồm ba bước sau: o Nhập hình ảnh thơng qua cơng cụ thu nhận hình ảnh; o Phân tích xử lý hình ảnh; o Đầu kết thay đổi hình ảnh báo cáo dựa phân tích hình ảnh Đỗ Ngọc Huy - 61130384 - Lịch sử xử lý ảnh : Một tranh kỹ thuật số sản xuất vào năm 1921 từ cuộn băng mã hóa máy in điện báo có khn mặt kiểu đặc biệt (McFarlane.) Hình o Bắt nguồn từ hai ứng dụng: nâng cao chất lượng thơng tin hình ảnh xử lý số liệu cho máy tính o Ứng dụng việc truyền thông tin ảnh báo London New York vào năm 1920 qua cable Bartlane ▪ Mã hóa liệu ảnh  khơi phục ảnh ▪ Thời gian truyền ảnh: Từ tuần  o Ảnh số tạo vào năm 1921 từ băng mã hóa máy in điện tín o Ảnh số tạo vào năm 1922 từ card đục lỗ sau lần truyền qua Đại Tây Dương o Ảnh 15 cấp độ xám truyền từ London đến NewYork năm 1929.(McFarlane) o Hệ thống có khả mã hóa hình ảnh với mức xám tăng lên 15 vào năm 1929 o Trong khoản thời gian này, người ta nói đến ảnh số, chưa đề cập đến xử lý ảnh số, lý đơn giản máy tính chưa có Đỗ Ngọc Huy - 61130384 mối quan hệ chuyển đổi hình ảnh xem trước hình ảnh xem từ phía Hình 25 Hình ảnh mơ khung nhìn camera đặt trước xe - Khi chuyển đổi chế độ xem từ phía chế độ xem camera thực chuyển thành vị trí ảo với góc nhìn trực tiếp từ xuống Để tìm mối quan hệ chuyển đổi hình ảnh xem trước hình ảnh xem từ phía Hình 26 Mơ hình góc nhìn khơng gian từ phía mặt đường - Bằng cách sử dụng hàm cv2.getPers perspectiveTransform () để lấy ma trận biến đổi cv2.warpPers perspective () để áp dụng cho hình ảnh 23 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 - Áp dụng kỹ thuật phân ngưỡng để tạo độ trực quan cho hình ảnh Và dùng để xác định vị trí điểm ảnh phần đường Hình 29 Hình chiếu góc nhìn từ xuống Hình 28 Mơ biểu đồ histogram ảnh Hình 27 Biểu đồ histogram ảnh - - Biểu đồ histogram chiếu theo trục Ox Biểu đồ biễu diễn điểm ảnh màu trắng hình 3.14 thành đỉnh Chọn đỉnh cao phần đường Để phân biệt ranh giới đường trái phải chúng em áp dụng thuật toán Sliding Window 24 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 - - Để tìm hình ảnh đường đoạn cua (cong) chúng em áp dụng hồi quy đa thức cho điểm ảnh đỉnh trái phải cách sử dụng np.polyfit() kết hợp với cơng thức tìm bán kính đường cong để xác định điểm đường cong (làn đường) Vì đường cong cho phương trình hệ tọa độ Descartes: y=f(x) nên bán kính cong tính sau: u: 𝑅 = | [1 + ( 𝑑𝑦 𝑑𝑥) ] 3/2 𝑑 2𝑦 𝑑𝑥2 | Với hàm f(x) = ax2+bx+c - Sau nhận dạng đường cong đường từ góc nhìn từ xuống ta tiến hành chuyển đổi lại góc nhìn tiến hành vẽ mơ lại đường Hình 30 Biểu đồ đường cong thể đường trái phải 2.2.4 Bước 4: Đưa hình ảnh lên hình - Sau qua bước xử lý nhận dạng đường phải chuyển đổi lại góc nhìn trước cần vẽ lớp phủ nhận diện lên mặt đường lớp phủ giới hạn điểm tọa độ xác định số liệu đưa vào từ bảng điều khiển 25 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 Hình 31 Kết trình xử lý phát nhận diện đường 2.2.5 Bước 5: Tạo bảng điều khiển tọa độ cho lớp phủ đường - - Tạo cửa sổ với cv2.namedWindow("Control") Cửa sổ hiển thị Trackbar dùng để điều chỉnh vị trí tọa độ trái, phải, trái phải Sau có tọa độ điểm giới hạn dùng cv2.circle() với cv2.FILLE để vẽ điểm Hình 32 Giao diện bảng điều khiển điểm tọa độ 2.2.6 Bước 6: Tạo giao diện đồ họa - Phần giao diện chia thành frame để chứa khung hình nút chức năng, tùy chọn menu thông tin đề tài 2.3 Hướng dẫn sử dụng - Các thư viện hỗ trợ bao gồm: o Ứng dụng viết ngơn ngữ lập trình Python với giao diện đồ họa Tkinter thư viện đồ họa Opencv 26 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 o Python: v3.8.1 o OpenCV: v4.2.0 o Numpy: v1.18.1 o PIL: V7.0.0 - Gồm chức năng: o Mở chọn video hình ảnh o Nhận diện đường o Điều chỉnh góc nhận diện o Giao diện giới thiệu nhón thực hướng dẫn sử dụng - Hướng dẫn sử dụng: o Bước 1: Chọn kết nối ▪ Cách 1: Click vào button "Chọn kết nối" ▪ Cách 2: Chức -> Open o Bước 2: Tiến hành kết nối ▪ Cách 1: Click vào button "Kết nối" ▪ Cách 2: Chức -> Connect o Bước 3: Điều chỉnh thông số ▪ Điều khiển thông số cửa sổ "Control" ▪ Width top: Điều chỉnh độ rộng khung nhìn tầm xa ▪ Height top: Điều chỉnh độ cao khung nhìn tầm xa ▪ Width bottom: Điều chỉnh độ rộng khung nhìn tầm gần ▪ Height bottom: Điều chỉnh độ cao khung nhìn tầm gần o Bước 4: Thoát khỏi cửa sổ Screen: Nhấn phím "ESC” o Đóng ứng dụng 27 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 o Cách 1: Click Button "Thốt" Hình 33 Cửa sổ hướng dẫn sử dụng 2.4 Đánh giá kết đề xuất hướng phát triển 2.4.1 Kết đạt - Xây dựng ứng dụng nhận diện đường dành cho xe tự lái kiến thức học - Giả yêu cầu đặt tốn tìm nhận diện đường - Nhận diện đường tuyến đường cong - Ứng dụng có giao diện đồ họa đơn giản dễ sử dụng Hình diện 34 Giao diện ứng Hình 35 Nhận đường vớidụng tuyến đường thẳng 28 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 Hình 36 Nhận diện đường với tuyến đường cong 2.4.2 Hạn chế - Kết nhận diện tuyến đường cong hạn chế Phát nhận diện gặp khó khăn có vật thể che lane đường, lane mờ Chưa tính độ lệch xe với đường 2.4.3 Hướng phát triển - Cải tiến tối ưu thuật tốn để nhận diện hiệu Nâng cấp ứng dụng nhận diện vật thể khác biển báo giao thơng, đèn tín hiệu Tối ưu hóa giao diện 2.5 Hướng dẫn cài đặt Anaconda/Miniconda 2.5.1 Giới thiệu Ananconda/Miniconda cài đặt - - - Anaconda Distribution miễn phí mã nguồn mở Python R giúp đơn giản hóa việc cài đặt, quản lý triển khai packages (numpy, scipy, tensorflow, ) Anaconda phục vụ cho nhiều mục địch, đặc biệt Data Science (Khoa học liệu), Machine learnig (Máy học), Big Data (Dữ liệu lớn), Image Processing (Xử lý ảnh), Anaconda có 20 triệu người dùng 7500 packages khoa học liệu dành cho Windows, Linux MacOS Trong Spyder IDE (mơi trường tích hợp dùng để phát triển phần mềm) tốt cho data science quang trọng cài đặt bạn cài đặt Anaconda 2.5.2 Download Anaconda/Miniconda hướng dẫn cài đặt 2.5.2.1 Các bước cài đặt - Yêu cầu phần cứng phần mềm: 29 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 - o Hệ điều hành: Win 7, Win 8/8.1, Win 10, Red Hat Enterprise Linux/CentOS 6.7, 7.3, 7.4, and 7.5, and Ubuntu 12.04+ o Ram tối thiểu 4GB o Ổ cứng trống tối thiểu 3GB để tải cài đặt Cài đặt: o Bước 1: truy cập vào trang web https://www.anaconda.com/ Hình 37 Trang chủ ananconda.com ▪ Chọn xuống mục download: chọn tải phiên thích hợp, em chọn hệ điều hành windows python 3.7 64-bit Graphical Hình 38 Download cài đặt 30 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 - Bước 2: Chạy file cài đặt với quyền admin Hình 39 Tiến hình cài đặt - Bước 3: Chấp nhập yêu cầu thiết lập tiến hình cài đặt Hình 40 Giao diện cài đặt - Bước :Chọn tài khoản vị trí để cài đặt Ở em chọn recommended ổ C:/ Hình 41 Chọn tài khoản vị trí để cài đặt 31 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 - Bước 5: Giao diện Anaconda cài đặt xong Hình 42 Giao diện phần mền Anaconda - Bước 6: Kiểm tra lại phiên phần mềm Anaconda Hình 43 Giao diện home Anaconda o Chọn Launch Environments base(root) để mở CMD môi trường conda để kiểm tra lại phiên cài đặt lệnh: conda -V Hình 44 Kiểm tra phiên conda 32 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 Hình 45 Kiểm tra phiên python 2.5.2.2 Quản lý môi trường - - - - Với Anaconda có nhiều packages khoa học phụ thuộc vào phiên cụ thể packages khác Các nhà khoa học liệu thường sử dụng nhiều phiên nhiều package sử dụng nhiều môi trường để phân tách phiên khác Chương trình dịng lệnh (command-line program conda) vừa trình quản lý package vừa trình quản lý mơi trường (environment manager) Điều giúp nhà khoa học liệu đảm bảo phiên package có tất phụ thuộc mà u cầu hoạt động xác Anaconda Navigator cung cấp cho người dùng giao diện đồ họa để quản lý environment (môi trường) package Ta có environment mặc định base (root) chứa package Ở ngăn giao diện Home nơi quản lý Application (ứng dụng) environment (trong vịng đỏ) Hình 46 Giao diện environment 33 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 - Vùng số danh sách environment ta tạo Hình 47 Các ngăn giao diện Environments - - - Vùng số nút để tạo environment mới, sau nhấp chuột vào ta có giao diện hình 1.12 Chúng ta chọn version Python đặt tên cho môi trường Tương tự Clone để chép environment với package giống environment tạo Import dùng để tạo environment file có sẵn Remove để xóa environment Vùng thứ dùng để tìm kiếm cài đặt package environment bạn chọn vùng thứ Ví dụ tạo environment imgprocess Hình 48 Tạo environment imgprocess 34 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 Hình 49 Environment imgprocess tạo thành công 2.5.3 Hướng dẫn cài thêm thư viện conda 2.5.3.1 Các thư viện sử dụng - Tạo environment finalexam để cài thư viện hỗ trợ cho CHƯƠNG Hình 50 Create environment finalexam - Các thư viện cần cài đặt thêm như: o OpenCV o Numpy o PILLOW 2.5.3.2 Cài đặt dòng lệnh - Mở CMD.exe Prompt Thư viện openCV: dùng lệnh conda install -c conda-forge opencv 35 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 Hình 52 Cài thư viện opencv env fianlexam cmd - Thư viện PILLOW: dùng lệnh pip install Pillow Hình 51 Cài đặt thư viện Pillow cmd 36 Đỗ Ngọc Huy - 61130384 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] Giáo trình: Xử lý ảnh - PGS.TS Nguyễn Quang Hoan Giáo trình: OpenCV Computer Vision Projects with Python v2016 Giáo trình: Xử lý ảnh - Hồng Văn Hiệp năm 2011 Sách điện tử: https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/ Bài báo khoa học: A Precise Lane Detection Algorithm Based on Top View Image Transformation and Least-Square Approaches (dx.doi.org/10.1155/2016/4058093) 37 ... ĐẠI HỌC NHA TRANG KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÀI BÁO CÁO NỘI DUNG : XÂY DỰNG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN LÀN ĐƯỜNG XE CHẠY Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Đình Cường Sinh viên thực hiện: Đỗ Ngọc Huy Khánh Hòa... lý nên em định thực đề tài: ? ?Xây dựng hệ thống phát đường xe chạy ” Mục tiêu nghiên cứu: - Mục tiêu chung: Xây dựng hệ thống phát đường xe chạy thư viện đồ họa OpenCV-python - Mục tiêu cụ thể:... cho xe tự lái Trong đồ án em tìm hiểu thư viện đồ họa OpenCV đặc trưng nhận diện biên ảnh để xây dựng ứng dụng nhận diện đường cho xe tự lái - Từ lý nên em định thực đề tài: ? ?Xây dựng hệ thống phát