Udacity無人駕駛工程師學習筆記（一）
無人駕駛是當前一個火熱的話題，多個學科的人才開始湧入這個行業，udacity出了這門網課，在學習之餘，我想記錄下相關的知識點，以便於整理歸類，同時藉助這個平臺也能夠與大家一起討論。本人非專業人士，不足之處請多指教！
在第一學期的第一次課程中，首先講到無人車的發展歷程及美國的DAPAR無人車挑戰賽，這裡略過不寫，從第二課寫起。第二課主要闡述了車道線的識別方式，就目前而言，邊緣檢測加霍夫變換是比較傳統的車道線檢測，以深度學習為主流的檢測方式是語義分割，更工程的則是邊緣檢測加特徵提取。第二課中為我們帶來的是邊緣檢測和霍夫變換。
Udacity的網課中用的是Canny運算元進行邊緣檢測。在進行邊緣檢測之前，需要將RGB（或BGR）影象轉化為灰度圖，再利用高斯濾波對圖片進行平滑，opencv中提供了相應的函式，分別是cv2.cvtColor() cv2.
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