车道线检测,需要完成以下功能:
实现的效果
在亮度良好道路条件良好的情况下,检测车前区域的车道线实现比较成功,排除掉高速护栏的影响,而且原图像还能完整体现。
车子行驶在高速公路大型弯道上,可以在一定角度范围内认定车道线仍是直线,检测出为直线。
车子切换过程中只有一根车道线被识别,但是稳定回变换车道后,实现效果良好。减速线为黄色,二值化是也被过滤,没造成影响。
刚进入隧道时,摄像机光源基本处于高光状态,拍摄亮度基本不变,二值化图像时情况良好,噪声比较多但是没产生多大线状影响;当摄像头自动调节亮度,图像亮度变低,二值化时同一阈值把车道线给过滤掉,造成无法识别车道线的现象。
在道路损坏的情况下,由于阈值一定,基本上检测不出车道线。
结论
实现的功能:实现了车道线检测的基本功能,反透视变换矩阵实现了但效果不太理想,使用自己写的直线检测部分,车道线识别抗干扰能力较强。
缺点:整个识别系统都是固定的参数,只能在特定的环境产生良好的效果。
改进空间:提取全部关键参数,每次对ROI图像进行快速扫描更新参数,否则使用默认参数。例如,可以选择每次5间隔取点,以像素最高点的85%作为该次二值化的阈值。从而做到动态车道线识别。
完整代码
方法一
main.cpp
#include<cv.h> #include<cxcore.h> #include<highgui.h> #include"mylinedetect.h" #include<cstdio> #include<iostream> using namespace std; int main(){ //声明IplImage指针 IplImage* pFrame = NULL; IplImage* pCutFrame = NULL; IplImage* pCutFrImg = NULL; //声明CvCapture指针 CvCapture* pCapture = NULL; //声明CvMemStorage和CvSeg指针 CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); CvSeq* lines = NULL; //生成视频的结构 VideoWriter writer("result.avi", CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G'), 25.0, Size(856, 480)); //当前帧数 int nFrmNum = 0; //裁剪的天空高度 int CutHeight = 310; //窗口命名 cvNamedWindow("video", 1); cvNamedWindow("BWmode", 1); //调整窗口初始位置 cvMoveWindow("video", 300, 0); cvMoveWindow("BWmode", 300, 520); //不能打开则退出 if (!(pCapture = cvCaptureFromFile("lane.avi"))){ fprintf(stderr, "Can not open video filen"); return -2; } //每次读取一桢的视频 while (pFrame = cvQueryFrame(pCapture)){ //设置ROI裁剪图像 cvSetImageROI(pFrame, cvRect(0, CutHeight, pFrame->width, pFrame->height - CutHeight)); nFrmNum++; //第一次要申请内存p if (nFrmNum == 1){ pCutFrame = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height - CutHeight), pFrame->depth, pFrame->nChannels); cvCopy(pFrame, pCutFrame, 0); pCutFrImg = cvCreateImage(cvSize(pCutFrame->width, pCutFrame->height), IPL_DEPTH_8U, 1); //转化成单通道图像再处理 cvCvtColor(pCutFrame, pCutFrImg, CV_BGR2GRAY); } else{ //获得剪切图 cvCopy(pFrame, pCutFrame, 0); #if 0 //反透视变换 //二维坐标下的点,类型为浮点 CvPoint2D32f srcTri[4], dstTri[4]; CvMat* warp_mat = cvCreateMat(3, 3, CV_32FC1); //计算矩阵反射变换 srcTri[0].x = 10; srcTri[0].y = 20; srcTri[1].x = pCutFrame->width - 5; srcTri[1].y = 0; srcTri[2].x = 0; srcTri[2].y = pCutFrame->height - 1; srcTri[3].x = pCutFrame->width - 1; srcTri[3].y = pCutFrame->height - 1; //改变目标图像大小 dstTri[0].x = 0; dstTri[0].y = 0; dstTri[1].x = pCutFrImg->width - 1; dstTri[1].y = 0; dstTri[2].x = 0; dstTri[2].y = pCutFrImg->height - 1; dstTri[3].x = pCutFrImg->width - 1; dstTri[3].y = pCutFrImg->height - 1; //获得矩阵 cvGetPerspectiveTransform(srcTri, dstTri, warp_mat); //反透视变换 cvWarpPerspective(pCutFrame, pCutFrImg, warp_mat); #endif //前景图转换为灰度图 cvCvtColor(pCutFrame, pCutFrImg, CV_BGR2GRAY); //二值化前景图 cvThreshold(pCutFrImg, pCutFrImg, 80, 255.0, CV_THRESH_BINARY); //进行形态学滤波,去掉噪音 cvErode(pCutFrImg, pCutFrImg, 0, 2); cvDilate(pCutFrImg, pCutFrImg, 0, 2); //canny变化 cvCanny(pCutFrImg, pCutFrImg, 50, 120); //sobel变化 //Mat pCutFrMat(pCutFrImg); //Sobel(pCutFrMat, pCutFrMat, pCutFrMat.depth(), 1, 1); //laplacian变化 //Laplacian(pCutFrMat, pCutFrMat, pCutFrMat.depth()); #if 1 //0为下面的代码,1为上面的代码 #pragma region Hough直线检测 lines = cvHoughLines2(pCutFrImg, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI / 180, 100, 15, 15); printf("Lines number: %dn", lines->total); //画出直线 for (int i = 0; i<lines->total; i++){ CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(lines, i); double k = ((line[0].y - line[1].y)*1.0 / (line[0].x - line[1].x)); cout<<"nFrmNum "<<nFrmNum<<" 's k = "<<k<<endl; if(!(abs(k)<0.1))//去掉水平直线 cvLine(pFrame, line[0], line[1], CV_RGB(255, 0, 0), 6, CV_AA); } #pragma endregion #else #pragma region mylinedetect Mat edge(pCutFrImg); vector<struct line> lines = detectLine(edge, 60); Mat pFrameMat(pFrame); drawLines(pFrameMat, lines); namedWindow("mylinedetect", 1); imshow("mylinedetect", pFrameMat); #pragma endregion #endif //恢复ROI区域 cvResetImageROI(pFrame); //写入视频流 writer << pFrame; //显示图像 cvShowImage("video", pFrame); cvShowImage("BWmode", pCutFrImg); //按键事件,空格暂停,其他跳出循环 int temp = cvWaitKey(2); if (temp == 32){ while (cvWaitKey() == -1); } else if (temp >= 0){ break; } } } //销毁窗口 cvDestroyWindow("video"); cvDestroyWindow("BWmode"); //释放图像 cvReleaseImage(&pCutFrImg); cvReleaseImage(&pCutFrame); cvReleaseCapture(&pCapture); return 0; }
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