自动驾驶:车道检测(2018浪潮实习项目)思路

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二值化图像


OpenCV采用BGR色彩空间,(0,0,0)到(255,255,255)
分离通道,得到3张单通道灰度图,分别对应蓝、绿、红
分别对三张图像每个像素的值进行筛选,例如,白色车道(B>200,G>200,R>200,全部设为255,否则0),黄色车道( B<150,G>200,R>200,全部设为255,否则0 )
合并图像,得到三通道的黑白二值图(只有255与0,即0和1)

透视变换 (投影变换)

透视变换(Perspective Transformation)是指利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件,按透视旋转定律使承影面(透视面)绕迹线(透视轴)旋转某一角度,破坏原有的投影光线束,仍能保持承影面上投影几何图形不变的变换。
透视变换(Perspective Transformation)是将图片投影到一个新的视平面(Viewing Plane),也称作投影映射(Projective Mapping)。变换公式为:

滑动窗口

计算直方图(不同于HOG),分离通道后做了二值化,图像仅存在255与0,投影计算横坐标对应的255计数分布绘制直方图。最值点横坐标作为第一个滑动窗口中点(每个窗口200×80)

前一个窗口的车道坐标横坐标平均数作为第二个窗口的中点继续监测,直到最后一个窗口。

最小二乘法拟合曲线




再次透视变换