在视频中检测车道线

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车道线检测

相机校正、张氏标定法、极大似然估计/极大似然参数估计、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法、sin/cos/tan/cot

相机校正和图像校正：图像去畸变

车道线提取：Sobel边缘提取算法

透视变换

车道线定位及拟合：直方图确定车道线位置

车道曲率和中心点偏离距离计算

在视频中检测车道线

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5.6. 在视频中检测车道线

学习目标

• 了解在视频中检测车道线的方法

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在前面几节中一步步完成摄像机标定、图像畸变校正、透视变换、提取车道线、检测车道线、计算曲率和偏离距离后，在图像上实现了复杂环境下的车道线检测算法。现在我们将视频转化为图片，然后一帧帧地对视频数据进行处理，然后将车道线检测结果存为另一段视频，代码如下：

首先将前面的方法进行汇总：

def process_image(img):
    # 1.图像去畸变
    undistort_img = img_undistort(img, mtx, dist)
    # 2.车道线检测
    rigin_pipline_img = pipeline(undistort_img)
    # 3.透视变换
    transform_img = img_perspect_transform(rigin_pipline_img, M)
    # 4.精确定位车道线，并拟合
    left_fit, right_fit = cal_line_param(transform_img)
    # 5.绘制车道区域
    result = fill_lane_poly(transform_img, left_fit, right_fit)
    # 6.反投影
    transform_img_inverse = img_perspect_transform(result, M_inverse)
    # 7.计算曲率半径和偏离中心的距离
    transform_img_inverse = cal_radius(transform_img_inverse, left_fit, right_fit)
    transform_img_inverse = cal_center_departure(transform_img_inverse, left_fit, right_fit)
    # 8. 将检测结果与原始图像叠加
    transform_img_inverse = cv2.addWeighted(undistort_img, 1, transform_img_inverse, 0.5, 0)
    return transform_img_inverse

接下来，读取视频并调用上述方法：

clip1 = VideoFileClip("project_video.mp4")
white_clip = clip1.fl_image(process_image)
white_clip.write_videofile("output.mp4", audio=False)

处理结果如下所示：

在视频中检测车道线

总结：

视频中的处理将之前的处理步骤进行综合，完成车道线的检测。