Udacity自动驾驶课程笔记（二）--计算机视觉和深度学习

无人驾驶工程师课程

Welcome 课程

通常课程的第一课基本上都是一些常见的套路，课程引入、一些作业的政策、honor code等等。

无人驾驶课程包括了很多福利，包括纳米学位的导师制，project的介绍、career方面的福利，论坛支持和作业的deadline policy。反正是福利很多，Udacity 把平台给学生们搭建好了，为学生的技术交流，职业发展提供了一个很好的平台和支持。

最后，还有一个介绍无人驾驶比赛DARPA的记录片–The Great Robot Race. 需要翻墙看哈。

热身Project-Finding Lane Lines

最开始的是一个车道线识别的热身小项目，其中用到了最基本，最常见的计算机视觉的知识。

值得提一句的是，本课程最常用的语言是python， 因为python相对比较简单，更重要的是python有这丰富的计算机视觉库模块和机器学习模块，可以更轻松的验证自己的算法。

Canny 算子边缘检测

opencv中带有canny算子检测的模块，大家可以利用opencv将此图进行边缘检测。

- Canny边缘检测

关于具体的Canny检测的opencv-python代码实现，我就不在这里贴了。可以参考Python-OpenCV 处理图像（五）：图像中边界和轮廓检测

经过Canny边缘检测处理之后的图像：