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...
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: 如果我们手动把这部分ROI区域抠出来,就会排除大部分干扰。
如何在车道的左侧和右侧获得一条公共线。 分组后,我们找到该组的平均斜率(m)和截距(c),并通过调用getLineCoordinatesFromParameters() 并传递平均值m和平均值c来为每个组创建一条线。 下面是完成这一切的函数: def getSmoothLines(image, lines): left_fit = [] # will hold m,c parameters for left side ...
如果你注意到步骤3的输出图像,那么该步骤将把Line1和line2放到左边的组中,而Line3放到右边的组中。 如何在车道的左侧和右侧获得一条公共线分组后,我们找到该组的平均斜率(m)和截距(c),并通过调用getLineCoordinatesFromParameters() 并传递平均值m和平均值c来为每个组创建一条线。下面是完成这一切的函数:def get...
在这个项目中,我使用Python和OpenCV构建了一个pipeline来检测车道线。该pipeline包含以下步骤: 相机校正 视角转换 颜色阈值和区域掩码 寻找车道像素 测量车道曲线和曲率 在原图像上显示结果 1. 相机校正 当相机在现实世界中看到3D目标并将其转换为2D图像时,就会发生图像失真,这种转换并不完美。畸变实际上改变了这些3D物...
车道线检测是自动驾驶和驾驶辅助系统中的关键任务之一。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,可以用来进行车道线检测。 车道线检测的基本原理是通过图像处理和计算机视觉技术在图像或视频帧中提取出车道线的位置信息。以下是一种常见的基于OpenCV的车道线检测方法: ...
对车辆所在车道的车道线检测效果: 二、基本思路 如下图所示,实现车道线的基本流程如下: 输入原图或视频。 使用Canny()进行边缘检测。 提取感兴趣区域。 提取轮廓,同时过滤掉不是车道线的轮廓。 对轮廓内点进行直线拟合。 在原图上画出检测到的车道线。
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。 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侧的道路。这就是我们...
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和分析工具,包括车道线检测。 2. 基本原理 OpenCV车道线检测基于计算机视觉技术,主要通过以下步骤实现: 2.1 图像预处理 首先,需要对输入图像进行预处理以提取车道线的特征。常见的预处理步骤包括: - 图像灰度化:将彩色图像转换为灰度图像,简化后续处理步骤。
直线检测:实现了两种方法 1>使用opencv库封装好的霍夫直线检测函数,在原图对应区域用红线描出车道线 2>自己写一种直线检测,在头文件中,遍历ROI区域进行特定角度范围的直线检测。两种方法均可在视频中体现,第一种方法运行效率较快。 按键控制:空格暂停,其余键退出,方便调试和截图。