霍夫变换:从图像空间到霍夫空间的转换。 目的:是为了用参数空间表示图像空间中的线(图1)。 图1 在霍夫空间中,我可以将图像空间的“x vs. y”线表示为霍夫空间的“m vs. b”中的一个点。 因此,图像空间中一条线的表征将是霍夫空间中位置 (m, b) 处的单个点(图2)。 图2 题1: 空间坐标系下,y=...
通常,在霍夫空间中相交的曲线越多,意味着该相交所代表的线对应于更多的点。对于我们的实现,我们将在霍夫空间中定义一个最小阈值交叉点以检测一条线。因此,霍夫变换基本上可以跟踪帧中每个点的霍夫空间相交。如果交叉点的数量超过定义的阈值,我们将确定一条具有相应θ和r参数的线。 我们应用霍夫变换来识别两条直...
感知和决策等关键部分的算法,传感可以理解为使用各种设备如摄像头、传感器、雷达等进行外界信息的传入,而感知即将这些信息处理为让机器可以理解的信息,如我们接下来要实现的车道线检测,利用霍夫变换来使汽车知道车道线的具体位置,为后续决策等
画好直线之后,记住,线是参数模型最简单的形式,现在我们来看看更复杂的东西,也就是圆。 这是圆的方程,其中 a 和 b 是中心,r 是半径: 现在我们假设半径已知。我们只需要找到这些点的位置。 这里有一个圆,在这个圆上有三个点,这里的蓝点: 那么,霍夫空间是什么呢? 因为通常有三个未知数,a b r,但是我告诉...
车道线检测是自动驾驶汽车的重要组成部分之一,有很多方法可以做到这一点。本文,我们将使用最简单的霍夫变换方法。 本文分为三个部分: 第一部分:高斯模糊+ Canny边缘检测 第二部分:霍夫变换 第三部分:优化+显示线条 第1部分和第3部分的重点是编码,第2部分更面向理论。接下来,...
那么车道线检测就成为了自动导航中的比较基本且重要的任务。因为要让车辆行驶在车道线上,首要任务就是识别出车道线的位置。现在这个任务是神经网络来完成,神经网络可以通过学习,来在不同环境下对车道线进行识别。不过今天介绍的车道线检测,会用到一些计算机视觉的技术、例如色彩空间、边缘检测(Canny 检测)、霍夫变换等...
hof_threshold: 霍夫平面累加的阈值。 min_line_len: 线段最小长度(像素级)。 max_line_gap: 最大允许断裂长度。 代码运行效果如下: 7、车道线检测并计算斜率 在图像上绘制检测到的车道线,并显示每条线的斜率: #车道线斜率显示 def draw_lines(image: np.ndarray, lines: np.ndarray) -> np.ndarray: ...
现在,在我们感兴趣的区域中检测到边缘后,需要识别所有直线。这是通过此处另一篇文章中解释的霍夫变换完成的。这个操作有很多参数需要通过实验来调整。从高层次上讲,它们定义了像素序列应该被分类为一条线的长度或“直线”程度。OpenCV文档中有一个很好的例子,关于特征提取,显示了示例图像上的霍夫线变换的结果。
该算法的原理是通过霍夫变换将图像中的所有直线表示为参数空间中的点,然后在参数空间中寻找出现频率最高的点,这些点对应的直线就是车道线。 具体来说,算法的步骤如下: 1. 预处理:将彩色图像转化为灰度图像,并进行高斯滤波以平滑图像,降低噪声干扰。 2. 边缘检测:使用Canny算子进行边缘检测,得到图像中所有的边缘...
基于霍夫变换的车道线检测的实验报告 基于霍夫变换的车道线检测实验报告 1. •概述车道线检测的重要性和应用场景 •介绍霍夫变换在图像处理中的应用 2. •探究基于霍夫变换的车道线检测算法的原理和性能 •分析该算法在实际场景中的适用性和局限性 3. 数据集准备 •选择包含不同道路场景的图像集作为数据...