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利用c++实现车道线识别.pdf 评分:

本篇文章是在学习C++的时候做的小项目,对目前的方法进行了稍微的改动,效果还可以。目前车道线检测方面的方法主要包括:基于Hough变换、基于透视变换、基于机器学习和深度学习。其中第一种方法是根据车道线与周围环境的物理特征差异进行图像的处理,从而检测到车道线,该方法复杂度较低,实时性较高,但易受到道路环境的干扰,而且Hough变换的直线检测特质导致了该方法在道路曲率较大时的检测误差较大。本文是利用c++和Hough变换实现对车道线的检测。
二值化 色彩阈值 感兴趣区域()获取,因为实际中摄像头固定在车上,所拍摄的图像中特 定的部分包含车道线,一般都位于图片的中下部,所以只需要对这一部分进 行处理即可。(这个主要是根据摄像头拍摄到的视频选取,尽可能的选择到车 道线区域,其他背景部分尽量不要选取)(图像坐标系的了解,左上角与原点, 向右为轴正向,向下为轴正向) 图片的尺寸是 和图像有关 创建一个多边形 填充凸多边形 是对二进制数据 进行“与”操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进尙 “与”操作 感兴趣区域() 利用 变换检测直线 表示容器中的第个元素,和 效果一 样 将检测到的车道线分类,设置阀值,以图像中线分为左右两边的车道线,并 回归两条直线,即左右车道线分别两个点,且求出斜率方程 分为左右车道线 定义」一个容器 数组,里面可以放置左右车道线 针对系统定制的种数据类型,一般是整型 定义起始点 定义终止点 斜率阈值 差值的阈值 定义了一个容器,来存放车道线的斜 率 计算所有被检测到的直线的斜率 不需要改变迭代对象 相当于遍 历 是一个强制类型转换操作 符 第一步:根据斜率提出异常点 第二步:迭代计算各直线斜率与斜率均值的差,排除掉差值过大 的异常数据,还存在问题总是在这里报错 均值 将检测到的线分成左车道线和右车道线 表示图像的列数,也就是图像的宽, 表示图像的行数 也就是图像的高 关于这个判断规则可参考 左右车道线拟合 拟合右车道线 直线拟合 表示斜 率 表 示直线上的一个点 拟合左车道线 车道线起始纵坐标 设定一个车道线终止纵坐标和图像有 关,图像大小是 图像大小是 确定车辆当前的行驶环境(左转弯、直行、右转弯) 判断当前是左转、右转还是直行,判断依据:消失点相对于中心点 求两 条直线的交点坐标 画图(将检测到的车道线在视频中标注出来) 画出车道线区域并且和原图像叠加到一块 把 的内容复制粘贴到 左侧车道线初始点 右侧车道线初始点 右侧车道线终止点 左侧车道线终止点 是 线条,该函数用来填充多边形 将图像叠加 在一块 画出车道边界线 标注转向信息 展示最终的输出 Right Turn 最终的图像展示

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2019-08-06 上传 大小:464KB
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