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C++?OpenCV如何實現車道檢測

發布時間:2022-01-24 09:41:41 來源:億速云 閱讀:261 作者:小新 欄目:開發技術

這篇文章主要為大家展示了“C++ OpenCV如何實現車道檢測”,內容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“C++ OpenCV如何實現車道檢測”這篇文章吧。

    一、獲取車道ROI區域

    C++?OpenCV如何實現車道檢測

    原圖如圖所示。

    使用下面代碼段獲取ROI區域。該ROI區域點集根據圖像特征自己設定。通過fillPoly填充ROI區域,最終通過copyTo在原圖中扣出ROI。

    void GetROI(Mat src, Mat &image)
    {
        Mat mask = Mat::zeros(src.size(), src.type());
    
        int width = src.cols;
        int height = src.rows;
    
        //獲取車道ROI區域,只對該部分進行處理
        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);
    
    }

    C++?OpenCV如何實現車道檢測

    mask圖像如圖所示。有了mask圖像,我們就可以更好的進行后續處理,以檢測車道線。

    二、車道檢測

    1.灰度、閾值

    	Mat gray;
    	cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    
    	Mat thresh;
    	threshold(gray, thresh, 180, 255, THRESH_BINARY);
    	imshow("thresh", thresh);

    經過灰度、閾值后的圖像如下圖所示。

    C++?OpenCV如何實現車道檢測

    2.獲取非零像素點

    我們將圖像分為兩半。左半邊獲取左側車道輪廓點;右半邊獲取右側車道輪廓點。

    	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.繪制車道線

    我們將從left_line、right_line容器中各拿出首尾兩個點作為車道線的起始點。

    注意:這里要加一個if判斷語句,否則當容器為空時(未檢測到車道線),容器會溢出。

    	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));
    	}

    C++?OpenCV如何實現車道檢測

    最終效果如圖所示。

    以上是“C++ OpenCV如何實現車道檢測”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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