目录
- 前言
- 一、获取车道roi区域
- 二、车道检测
- 1.灰度、阈值
- 2.获取非零像素点
- 3.绘制车道线
- 总结
前言
c/c++开发分享C++ OpenCV实战之车道检测将使用opencv c++ 进行车道检测。
一、获取车道roi区域
原图如图所示。
使用下面代码段获取roi区域。该roi区域点集根据图像特征自己设定。通过fillpoly填充roi区域,最终通过copyto在原图中扣出roi。
void getroi(mat src, mat &image) { mat mask = mat::zeros(src.size(), src.type()); int width = src.cols; int height = src.rows; //获取车道roi区域,只对该部分进行处理 vector<point>pts; point pta((width / 8) * 2, (height / 20) * 19); point ptb((width / 8) * 2, (height / 8) * 7); point ptc((width / 10) * 4, (height / 5) * 3); point ptd((width / 10) * 5, (height / 5) * 3); point pte((width / 8) * 7, (height / 8) * 7); point ptf((width / 8) * 7, (height / 20) * 19); pts = { pta ,ptb,ptc,ptd,pte, ptf }; fillpoly(mask, pts, scalar::all(255)); src.copyto(image, mask); }
mask图像如图所示。有了mask图像,我们就可以更好的进行后续处理,以检测车道线。
二、车道检测
1.灰度、阈值
mat gray; cvtcolor(image, gray, color_bgr2gray); mat thresh; threshold(gray, thresh, 180, 255, thresh_binary); imshow("thresh", thresh);
经过灰度、阈值后的图像如下图所示。
2.获取非零像素点
我们将图像分为两半。左半边获取左侧车道轮廓点;右半边获取右侧车道轮廓点。
vector<point>left_line; vector<point>right_line; for (int i = 0; i < thresh.cols / 2; i++) { for (int j = 0; j < thresh.rows; j++) { if (thresh.at<uchar>(j, i) == 255) { left_line.push_back(point(i, j)); } } } for (int i = thresh.cols / 2; i < thresh.cols; i++) { for (int j = 0; j < thresh.rows; j++) { if (thresh.at<uchar>(j, i) == 255) { right_line.push_back(point(i, j)); } } }
3.绘制车道线
我们将从left_line、right_line容器中各拿出首尾两个点作为车道线的起始点。
注意:这里要加一个if判断语句,否则当容器为空时(未检测到车道线),容器会溢出。
if (left_line.size() > 0 && right_line.size() > 0) { point b_l = (left_line[0]); point t_l = (left_line[left_line.size() - 1]); point t_r = (right_line[0]); point b_r = (right_line[right_line.size() - 1]); circle(src, b_l, 10, scalar(0, 0, 255), -1); circle(src, t_l, 10, scalar(0, 255, 0), -1); circle(src, t_r, 10, scalar(255, 0, 0), -1); circle(src, b_r, 10, scalar(0, 255, 255), -1); line(src, point(b_l), point(t_l), scalar(0, 255, 0), 10); line(src, point(t_r), point(b_r), scalar(0, 255, 0), 10); vector<point>pts; pts = { b_l ,t_l ,t_r ,b_r }; fillpoly(src, pts, scalar(133, 230, 238)); }
最终效果如图所示。
总结
c/c++开发分享C++ OpenCV实战之车道检测使用opencv c++进行车道检测,关键步骤有以下几点。
1、要根据车道所在位置扣出一个roi区域,这样方便我们后续的阈值操作。
2、根据阈值图像获取左右车道的轮廓点。这里的阈值处理很重要,直接会影响最后的效果。c/c++开发分享C++ OpenCV实战之车道检测做实时视频处理时,也会因为阈值问题导致最后的效果不是特别好。
3、根据获取到的各车道轮廓点拿出首尾point就可以绘制车道线以及车道区域了。
到此这篇关于c++ opencv实战之车道检测的文章就介绍到这了,更多相关c++ opencv车道检测内容请搜索<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持<计算机技术网(www.ctvol.com)!!>!
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