最终,可以采用OpenCV读取视频,进行灰度化处理,然后用canny算子进行边缘检测,分析轮廓,然后进行直线拟合处理,最后对直线添加权重分析,得到最终的车道线检测结果。 图片读取 一个示例: 代码语言:javascript 复制 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace std;using namespace cv;intmain(){// 读取...
通俗的解释就是霍夫空间中相交的曲线越多,交点表示的线在笛卡尔坐标系中对应的点越多。结合上面的分析,在笛卡尔坐标系与霍夫空间中,同样有: OpenCV中,有两个API可以用来进行霍夫直线变换 ①cv2.HoughLines(edges,0.8,np.pi/180,90),参数1,要检测的二值图像(一般是阈值分割或边缘检测后的图像);参数2,是距离r...
边缘有方向和幅值两个要素,通常对图像相邻域像素求取梯度来描述和检测边缘。 在进行边缘检测之前至少要将图像灰度化,因为梯度运算并不能反映色彩的变化差异,所以转换成只有一种颜色通道的灰度图像能够更好地进行边缘检测。 深入了解过图像二值化和边缘检测之后,我认为既可以直接使用灰度图像进行边缘检测,也可以二值化之...
将原图转为灰度图,然后采用Canny()进行边缘检测。 提取感兴趣区域,过滤掉天空和旁景。 寻找处理后图像中的轮廓,过滤掉不是车道线的轮廓。 调用直线拟合函数fitLines(),对轮廓中的点进行直线拟合,最后在原图上显示车道线。 void detect_line(Mat &frame){ Mat gray, binary; cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2G...
python车道线识别 opencv车道线检测原理,我们基于图像的梯度和颜色特征,定位车道线的位置。在这里选用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。从车道的拍摄图像可以看出,我们关心的正是车道线在横向上的边缘突变。Open
python车道线检测 opencv车道线检测原理 主要opencv函数介绍: CvSeq* cvHoughLines2( CvArr* image, void* line_storage, int method, double rho, double theta, int threshold, double param1=0, double param2=0 ); image 输入8-比特、单通道 (二值) 图像,当用CV_HOUGH_PROBABILISTIC方法检测的时候其...
原理性的东西这里不讲,因为有点复杂,我看得也有点懵。 2.2、在opencv中的基本用法 2.2.1、HoughLinesP函数定义 opencv实现霍夫线变换的函数是HoughLinesP,它的定义如下。 void HoughLinesP( InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta, int threshold, ...