灰度图像有利于减少计算量并突出车道线的特征。 2.边缘检测:利用Canny边缘检测算法,可以通过OpenCV的Canny函数来实现。Canny算法能够检测图像中的边缘,并输出一个二值图像,其中只包含边缘点。 3.区域兴趣提取ROI:车道线通常在图像的下半部分出现,因此需要定义一个感兴趣的区域来提取车道线。可以通过OpenCV的fillPoly函数...
这个函数是主要功能函数,主要的执行步骤如下: 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,...
首先对车载系统采集的图像进行裁剪随、灰度化、然后对灰度化的图像进行滤波,增强图像质量,接着对增强后的图像进行膨胀处理并对其进行边缘检测,最后选取感兴趣区域、概率霍夫直线变换及拟合.从而得出预想车道线检测图像.实验表明:将采集到的图像进行两次裁剪能够使车辆车道线图像进行高效、实时性并且高精度的...
分组后,我们找到该组的平均斜率(m)和截距(c),并尝试通过调用 getLineCoordinatesFromParameters() 并传递平均值 m 和平均值 c 为每个组创建一条线。 以下是完成所有这些工作的函数: def getSmoothLines(image, lines):left_fit = []# will hold ...
1. 在所提供的公路图片上检测出车道线并标记 2. 在所提供的公路视频上检测出车道线并标记 方案: 要检测出当前车道,就是要检测出左右两条车道直线。由于无人车一直保持在当前车道,那么无人车上的相机拍摄视频中,车道线的位置应该基本固定在某一个范围内: ...
opencv车道线检测 大模块:车辆检测,车道线检测,车辆压线判别。 思路一:1.车道实线检测部分,虽然用Hough变换可以检测出不错的实线效果,但是需要每张图自己去调参,因为opencv算法已经集成好了,只需要调用即可。所以检测实线我们需要自己设定一个指标,就是实际Hough函数的参数构成的数组,我们标定测量车道线的实际结果,这个...
charc=waitKey(10);if(c==27){break;}}waitKey(0);return0;}voidfind_Lanes(Mat&frame){// 裁剪出本车道需要的车道线intoffx=frame.cols/5;intoffy=frame.rows/3;Rect rect;rect.x=offx;rect.y=frame.rows-offy;rect.width=frame.cols-offx*2;rect.height=offy-50;// 得到本车道的车道线Mat ...
一、边缘检测 我们将使用 Canny 进行边缘检测。如果你不确定这是什么,请查阅相关资料,对于后文的阅读会有帮助。 def canyEdgeDetector(image): edged = cv2.Canny(image, 50, 150) return edged 二、定义ROI 驾驶时,为了让汽车保持在车道上,只关注当前道路的下一个100米。此外,也不关心分隔线另一侧的道路。这...
然后我们取图像每一侧的最高峰,每条车道线一个。这是直方图的样子,在二值图像旁边: 滑动窗口搜索 滑动窗口算法将用于区分左右车道边界,以便我们可以拟合代表车道边界的两条不同曲线。 算法本身非常简单。从初始位置开始,第一个窗口测量有多少像素位于窗口内。如果像...
一、边缘检测 我们将使用 Canny 进行边缘检测。如果你不确定这是什么,请查阅相关资料,对于后文的阅读会有帮助。 代码语言:javascript 复制 defcanyEdgeDetector(image):edged=cv2.Canny(image,50,150)returnedged 二、定义ROI 驾驶时,为了让汽车保持在车道上,只关注当前道路的下一个100米。此外,也不关心分隔线另一...