【视觉CV】车道线检测 项目+源代码

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课程链接

文档：4.0 车道线检测实现.note

文档：4.1 相机校正.note

文档：4.2 相机校正和图像校正.note

文档：4.3 车道线提取.note

文档：4.4 透视变换.note

文档：4.5 车道线定位及拟合.note

文档：4.6 车道曲率和中心点偏离距离计算.note

文档：4.7 在视频中检测车道线.note

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课程重点

检测流程

流程图：

效果展示：

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知识点汇总

车道线检测知识点

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项目分析

项目需求：
实现车道线识别，并提供汽车偏离车道的预警功能

需求分析：
车道线识别：提取车道线
偏离预警：计算车辆处于车道线的位置

思路梳理：

1. 相机校正

这是一个几乎所有摄像头都需要做的事情，和项目没有直接或者必然的关系，工程考虑都会这样处理。

1. 选用张氏矫正法，采用20个棋盘格不同位置的图片
2. 计算得到畸变相关系数，然后对视频每帧图像进行去畸变操作

2. 车道线提取

1. 因为图像上半区域的背景会对车道线提取产生一定的影响。所以这里采用了利用HSL颜色空间，利用颜色阈值进行处理成二值图。
2. 这里利用sobel算子滤波识别车道线，利用S通道，L通道和sobel算子识别的效果，做bool运算，得到车道线

3. 透视变换

注：这里需要手工标定需要透视变换的坐标点，而且一定要按照顺序，左上，右上，左下，右下的顺序写坐标

1. 自己写函数，返回转换矩阵M和逆转换矩阵M’
2. 通过转换矩阵可以实现鸟瞰图和摄像头视图的转换

4.车道线拟合

最后返回左右车道线的拟合函数

1. 通过鸟瞰图的车道线，使用移动画框提取大于一定数量的像素点，计算均值点，返回通过这些点的拟合曲线

5.曲率半径计算

1. 通过返回的左右拟合曲线，计算高度方向每一个像素点的密切圆半径，返回平均曲率

6.计算车辆偏移距离

1.这里需要设定一个标准位置作为基准，每次计算车道的中间距离与基准位置的差距

虽然不知道这个项目是不是从这里借鉴的，但是特么的思路几乎没差别啊
无人驾驶–车道线检测实战（附源码）