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Python基于OpenCV的视频车道线检测系统[源码&部署教程]

m0_74241524 2023-07-13 原文

1.图片演示

2.视频演示

Python基于OpenCV的视频车道线检测系统[源码&部署教程]

3.边缘检测

参考该博客方案,其算法思想如下:

  1. 使用高斯模糊,去除噪音点(cv2.GaussianBlur)
  2. 灰度转换(cv2.cvtColor)
  3. 使用sobel算子,计算出每个点的梯度大小和梯度方向
  4. 使用非极大值抑制(只有最大的保留),消除边缘检测带来的杂散效应
  5. 应用双阈值,来确定真实和潜在的边缘
  6. 通过抑制弱边缘来完成最终的边缘检测

1.高斯滤波

gaussian = cv2.GaussianBlur(color_img, (gaussian_ksize,gaussian_ksize), gaussian_sigmax)

color_img 输入图片
gaussian_ksize 高斯核大小,可以为方形矩阵,也可以为矩形
gaussian_sigmax X方向上的高斯核标准偏差

2.图片转换

gray_img = cv2.cvtColor(input_image, flag)

用于颜色空间转换。input_image为需要转换的图片,flag为转换的类型,返回值为颜色空间转换后的图片矩阵。flag对应:
cv2.COLOR_BGR2GRAY BGR -> Gray
cv2.COLOR_BGR2RGB BGR -> RGB
cv2.COLOR_BGR2HSV BGR -> HSV
可以了解一下该函数和cv2.imread()的区别

3.边缘检测

edge_img = cv2.Canny(gray_img,canny_threshold1,canny_threshold2)

imag为所操作的图片,threshold1为下阈值,threshold2为上阈值,返回值为边缘图。

4.ROI and mask

利用数组选取ROI(region of interest,感性趣的区域,然后与原图进行布尔运算(与运算)。

poly_pts = numpy.array([[[0,368],[300,210],[340,210],[640,368]]])

四个数组创建后保存在变量poly_pts中。

mask = np.zeros_like(gray_img)

构建一个与gray_img同维度的数组,并初始化所有变量为零。

cv2.fillPoly(mask, pts, color)

绘制多边形函数。mask为绘制对像,pts为绘制范围,color为绘制颜色。

img_mask = cv2.bitwise_and(gray_img, mask)

与运算

5.霍夫变换

lines = cv2.HoughLinesP(edge_img,  1, np.pi / 180, 15, minLineLength=40, maxLineGap=20)

edge_img: 要检测的图片矩阵
参数2: 距离r的精度,值越大,考虑越多的线
参数3: 距离theta的精度,值越大,考虑越多的线
参数4: 累加数阈值,值越小,考虑越多的线
minLineLength: 最短长度阈值,短于这个长度的线会被排除
maxLineGap:同一直线两点之间的最大距离
返回值::
[np.array([[x_1,y_1, x_2, y_2]]),
np.array([[x_1, y_1, x_2, y_2]]),
…,
np.array([[x_1, y_1, x_2, y_2]])]

6.离群值过滤

受该博客思路启发,循环查找超出设定范围的斜率,并去除

idx = np.argmax(diff)

当diff中存放的是一维时,找到diff中最大的数值,并返回该值所在位置。
从列表lines中把第idx数去除

7.车道线标注

cv2.line(img, tuple(line[0]), tuple(line[1]), color,thickness)

在图片上画线,img为所标注的目标图片,ine[0]为起点坐标,line[1]为终点坐标,thickness为线宽。
注意两个坐标需要为tuple元组格式,即tuple(line[0])

8.系统整合

下图完整源码&环境部署视频教程

参考博客《Python基于OpenCV的视频车道线检测系统[源码&部署教程]》

9.参考文献

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