python+opencv车道线检测(简易实现),供大家参考,具体内容如下
技术栈:python+opencv
实现思路:
1、canny边缘检测获取图中的边缘信息;
2、霍夫变换寻找图中直线;
3、绘制梯形感兴趣区域获得车前范围;
4、得到并绘制车道线;
效果展示:
代码实现:
import cv2 import numpy as np def canny(): gray = cv2.cvtColor(lane_image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) #边缘检测 canny_img = cv2.Canny(blur, 50, 150) return canny_img def region_of_interest(r_image): h = r_image.shape[0] w = r_image.shape[1] # 这个区域不稳定,需要根据图片更换 poly = np.array([ [(100, h), (500, h), (290, 180), (250, 180)] ]) mask = np.zeros_like(r_image) # 绘制掩膜图像 cv2.fillPoly(mask, poly, 255) # 获得ROI区域 masked_image = cv2.bitwise_and(r_image, mask) return masked_image if __name__ == '__main__': image = cv2.imread('test.jpg') lane_image = np.copy(image) canny = canny() cropped_image = region_of_interest(canny) cv2.imshow("result", cropped_image) cv2.waitKey(0)
霍夫变换加线性拟合改良:
效果图:
代码实现:
主要增加了根据斜率作线性拟合过滤无用点后连线的操作;
import cv2 import numpy as np def canny(): gray = cv2.cvtColor(lane_image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) canny_img = cv2.Canny(blur, 50, 150) return canny_img def region_of_interest(r_image): h = r_image.shape[0] w = r_image.shape[1] poly = np.array([ [(100, h), (500, h), (280, 180), (250, 180)] ]) mask = np.zeros_like(r_image) cv2.fillPoly(mask, poly, 255) masked_image = cv2.bitwise_and(r_image, mask) return masked_image def get_lines(img_lines): if img_lines is not None: for line in lines: for x1, y1, x2, y2 in line: # 分左右车道 k = (y2 - y1) / (x2 - x1) if k < 0: lefts.append(line) else: rights.append(line) def choose_lines(after_lines, slo_th): # 过滤斜率差别较大的点 slope = [(y2 - y1) / (x2 - x1) for line in after_lines for x1, x2, y1, y2 in line] # 获得斜率数组 while len(after_lines) > 0: mean = np.mean(slope) # 计算平均斜率 diff = [abs(s - mean) for s in slope] # 每条线斜率与平均斜率的差距 idx = np.argmax(diff) # 找到最大斜率的索引 if diff[idx] > slo_th: # 大于预设的阈值选取 slope.pop(idx) after_lines.pop(idx) else: break return after_lines def clac_edgepoints(points, y_min, y_max): x = [p[0] for p in points] y = [p[1] for p in points] k = np.polyfit(y, x, 1) # 曲线拟合的函数,找到xy的拟合关系斜率 func = np.poly1d(k) # 斜率代入可以得到一个y=kx的函数 x_min = int(func(y_min)) # y_min = 325其实是近似找了一个 x_max = int(func(y_max)) return [(x_min, y_min), (x_max, y_max)] if __name__ == '__main__': image = cv2.imread('F:\\A_javaPro\\test.jpg') lane_image = np.copy(image) canny_img = canny() cropped_image = region_of_interest(canny_img) lefts = [] rights = [] lines = cv2.HoughLinesP(cropped_image, 1, np.pi / 180, 15, np.array([]), minLineLength=40, maxLineGap=20) get_lines(lines) # 分别得到左右车道线的图片 good_leftlines = choose_lines(lefts, 0.1) # 处理后的点 good_rightlines = choose_lines(rights, 0.1) leftpoints = [(x1, y1) for left in good_leftlines for x1, y1, x2, y2 in left] leftpoints = leftpoints + [(x2, y2) for left in good_leftlines for x1, y1, x2, y2 in left] rightpoints = [(x1, y1) for right in good_rightlines for x1, y1, x2, y2 in right] rightpoints = rightpoints + [(x2, y2) for right in good_rightlines for x1, y1, x2, y2 in right] lefttop = clac_edgepoints(leftpoints, 180, image.shape[0]) # 要画左右车道线的端点 righttop = clac_edgepoints(rightpoints, 180, image.shape[0]) src = np.zeros_like(image) cv2.line(src, lefttop[0], lefttop[1], (255, 255, 0), 7) cv2.line(src, righttop[0], righttop[1], (255, 255, 0), 7) cv2.imshow('line Image', src) src_2 = cv2.addWeighted(image, 0.8, src, 1, 0) cv2.imshow('Finally Image', src_2) cv2.waitKey(0)
待改进:
代码实用性差,几乎不能用于实际,但是可以作为初学者的练手项目;
斑马线检测思路:获取车前感兴趣区域,判断白色像素点比例即可实现;
行人检测思路:opencv有内置行人检测函数,基于内置的训练好的数据集;
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年12月24日
2024年12月24日
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