3.3 Canny边缘检测 在进行完图像转化与高斯滤波等图像处理后,正式进入Canny边缘检测,按表4中步骤设计边缘检测代码,如高斯滤波实现,可自定义函数实现,也可直接使用库函数实现。 手写实现可见:Python实现Canny算子边缘检测 https://yueyue200830.github.io/2020/04/04/Python%E5%AE%9E%E...
3.3 Canny边缘检测 在进行完图像转化与高斯滤波等图像处理后,正式进入Canny边缘检测,按表4中步骤设计边缘检测代码,如高斯滤波实现,可自定义函数实现,也可直接使用库函数实现。 手写实现可见:Python实现Canny算子边缘检测 https://yueyue200830.github.io/2020/04/04/Python%E5%AE%9E%E7%8E%B0Canny%E7%AE%97%E5%...
应用 Canny 函数来辅助边缘检测是该过程的下一步。图像中的边缘是通过测量相邻像素的梯度进行 Canny 处理后得到的。梯度的显著变化可以识别边缘。因为车道线将被发现在图像的下半部分,一个感兴趣的区域构造对应于该部分的图像。使用 Hough 变换在下一阶段获得图像的车道线线。单条长车道线分隔左右车道线。这是通过...
2.Canny边缘检测+霍夫变换 颜色阈值+图像掩模的方法虽然简单,但是只能应对一些固定颜色车道线的场景。图像像素受光照影响将是一个极其常见的问题。 canny边缘检测+霍夫变换是另外一种简单提取车道线的方法。首先依靠canny提取到原图像的边缘信息,再依靠霍夫变换提取满足要求的直线...
cv2.imshow('canny',canny_img) cv2.waitKey(0) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 二、进行ROI提取获取确切的车道线边缘(红色线内部) 方法:在图像中,黑色表示0,白色为1,那么要保留矩形内的白色线,就使用逻辑与,当然前提是图像矩形外也是0,那么就采用创建一个全0图像,然后在矩形内全1,之后与之前的canny...
因此我们选用Sobel边缘提取算法。Sobel相比于Canny的优秀之处在于,它可以选择横向或纵向的边缘进行提取。从投影变换后的图像可以看出,我们关心的正是车道线在横向上的边缘突变。 封装一下OpenCV提供的cv2.Sobel()函数,将进行边缘提取后的图像做二进制图的转化,即提取到边缘的像素点显示为白色(值为1),未提取到边缘的...
python中用Canny边缘检测和霍夫变实现车道线检测方法 Canny边缘检测+霍夫变换 颜色阈值+图像掩模的方法虽然简单,但是只能应对一些固定颜色车道线的场景。图像像素受光照影响将是一个极其常见的问题。 canny边缘检测+霍夫变换是另外一种简单提取车道线的方法。首先依靠canny提取到原图像的边缘信息,再依靠霍夫变换提取满足...
输入是canny算法输出的边缘检测结果,输出是线段集,通过(x1, y1, x2, y2) 表示。首先,rho 和 theta 是我们网格在霍夫空间中的距离和角分辨率。 在霍夫空间中,我们有一个沿 (Θ, ρ) 轴布置的网格。 您需要以像素为单位指定 rho,以弧度为单位指定 theta。rho 的最小值为 1,theta 的合理起点是 1 度(...
Canny算法 Canny算法通常是基于梯度算法,用两个不同的阈值(高阈值和低阈值)来判断那个点属于边缘,双阈值可以有效降低边缘的漏检率。虽然Canny算法能够精度高,能清晰检测出所有边缘,但在车道线检测中,除了车道线还会检测出各种阴影。因此相比之下Sobel单方向的检测也许效果更好。
1.canny边缘检测 基本原理:检测亮度的急剧变化(大梯度 比如从白色到黑色)在给定阈值下定义为边 预处理:转换灰度图 Canny: 降噪:噪声容易导致误检,用 5*5 的高斯滤波器(正太分布核)对图像做卷积(平滑图像) [Canny自带] 求亮度梯度:在平滑的图像上用 Sobel/Roberts/Prewitt 核沿 x 轴和 y 轴检测边缘是水平/...