opencv车道线检测的实现方法

OpenCV 车道线检测实现方法 OpenCV 车道线检测是计算机视觉和机器学习领域中的一种常见应用，旨在检测公路或道路上的车道线，以便实现在自动驾驶、智能交通系统等领域中的应用。下面将对 OpenCV 车道线检测的实现方法进行详细的介绍。 车道线检测的实现方法 车道线检测的实现方法主要是通过 OpenCV 库对图像进行处理，包括图像裁剪、反透视变换、二值化、形态学滤波、边缘检测、直线检测等步骤。 图像裁剪 图像裁剪是指从原始图像中裁剪出感兴趣的 ROI 区域，以便进行后续的处理。在本文中，我们通过设定图像 ROI 区域，拷贝图像获得裁剪图像。 反透视变换 反透视变换是指将图像从投影坐标系转换到世界坐标系的过程。在本文中，我们使用四点映射的方法计算矩阵，进行反透视变化。 二值化 二值化是指将图像转换为二值图像，以便进行后续的处理。在本文中，我们将图像转换为灰度图，然后设定阈值直接变成二值化图像。 形态学滤波 形态学滤波是指对二值化图像进行腐蚀和膨胀，以去除噪点和弥补对车道线的腐蚀。 边缘检测 边缘检测是指检测图像中的边缘，以便进行后续的处理。在本文中，我们使用 Canny 变换、Sobel 变换和 Laplacian 变换等方法进行边缘检测。 直线检测 直线检测是指检测图像中的直线，以便进行车道线的检测。在本文中，我们实现了两种方法：使用 OpenCV 库封装好的霍夫直线检测函数和自己写的一种直线检测方法。 按键控制 按键控制是指在检测过程中可以使用按键来暂停、退出和截图等操作，以便方便调试和截图。 实现效果 通过上述步骤，我们实现了车道线检测的基本功能，包括车道线检测、反透视变换矩阵的实现，但效果不太理想。同时，我们也实现了自己写的直线检测部分，车道线识别抗干扰能力较强。 改进空间 为了提高检测的准确性和鲁棒性，我们可以通过提取全部关键参数，每次对 ROI 图像进行快速扫描更新参数，以实现动态车道线识别。 完整代码 以下是完整的代码实现： ```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 CvSeq 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 file\n"); 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-> ``` 通过上述代码，我们可以实现车道线检测的基本功能，包括车道线检测、反透视变换矩阵的实现、直线检测等。