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车道线检测（笔记）

（笔记）车道线检测概述

目录

    • （笔记）车道线检测概述
    • 一、摄像头校准
    • 二、图像预处理
    • 三、视角变换
    • 四、车道检测
    • 五、车辆/车道线位置

一、摄像头校准

径向偏差：将图像转换成棋盘模型，校正摄像头使图像中白色和黑色格子达到相同规尺度。
车道线检测（笔记）_第1张图片

修正失真：识别棋盘的中心并利用期望的棋盘尺度来计算失真系数

车道线检测（笔记）_第2张图片

二、图像预处理

颜色变换
HSL、LAB和LUA
HSL: 对色相(H)、饱和度(S)、明度(L)的变化以及叠加来得到颜色
LAB: 由亮度(L)和有关色彩的A, B三个要素组成。
LUV: 由CIE XYZ空间变换得到， L表示物体亮度，U和V是色度

最优方案
LAB的B道和LUV的L通道

图像梯度
Sobel梯度滤波器
车道线检测（笔记）_第3张图片

三、视角变换

利用OpenCV提供的 getPerspectiveTransform 和 warpPerspective函数将图像的视角变换为鸟瞰图。
车道线检测（笔记）_第4张图片

四、车道检测

生成图像中车道线检测直方图（两个尖峰各表示对应车道线）
车道线检测（笔记）_第5张图片
利用滑动窗口技术，在峰值对应位置处对图像进行迭代扫描检测车道线的像素，并进行多项式拟合。

车道线检测（笔记）_第6张图片
滑动窗口搜索技术的另一个视图，高亮显示并填充搜索区域：
车道线检测（笔记）_第7张图片

五、车辆/车道线位置

利用两个检测到的车道线的位置，并假设摄像头位于图像的中心位置，可以计算出汽车相对于车道的位置。根据图像的分辨率，能够进行从像素到米的换算。

车道线检测（笔记）_第8张图片

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