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检测车道线——2.选择兴趣区域 Region Masking

时间:2018-03-15 15:17:42      阅读:243      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:期望   efi   颜色   range   摄像头安装   copy   play   需要   信息   

  通过简单的颜色选择,我们设法消除了图像中除了车道线以外的几乎所有内容。但是,在这一点上,自动提取确切的线条仍然非常棘手,因为我们仍然在周边检测到了一些不是线条线的其他物体。

  在这种情况下,我将假定拍摄图像的前置摄像头安装在汽车的固定位置,这样车道线总是会出现在图像的同一区域。 所以在提取行车线的时候,只关注这个梯形区域内的图像,可以避免其他区域的信息造成干扰。这个梯形区域如果选取地太大,则会引入更多无关信息(比如护栏,树木等),如果梯形区域选取太小,则可能看不见行车线,所以这里需要权衡。接下来,我将通过添加一个标准来考虑这一点,仅在我们期望找到车道线的区域考虑用于颜色选择的像素。

  看看下面的代码。 变量left_bottom,right_bottom和apex代表了我想保留用于颜色选择的三角形区域的顶点,同时掩盖了其他所有内容。 在这里,我使用三角形面具来说明最简单的情况,但稍后您将使用四边形,原则上可以使用任何多边形。numpy.polyfit(x,y,n)是用于多项式求过已知点的表达式,其中x为源数据点对应的横坐标,可为行向量、矩阵,y为源数据点对应的纵坐标,可为行向量、矩阵,n为你要拟合的阶数,一阶直线拟合,二阶抛物线拟合,并非阶次越高越好,看拟合情况而定。 

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import matplotlib.image as mpimg
 3 import numpy as np
 4 
 5 # Read in the image and print some stats
 6 image = mpimg.imread(‘E:/spyder/a/a/test.jpg‘)
 7 print(‘This image is: ‘, type(image), 
 8          ‘with dimensions:‘, image.shape)
 9 
10 # Pull out the x and y sizes and make a copy of the image
11 ysize = image.shape[0]
12 xsize = image.shape[1]
13 region_select = np.copy(image)
14 
15 # Define a triangle region of interest 
16 # Keep in mind the origin (x=0, y=0) is in the upper left in image processing
17 # Note: if you run this code, you‘ll find these are not sensible values!!
18 # But you‘ll get a chance to play with them soon in a quiz 
19 left_bottom = [0, 539]
20 right_bottom = [900, 300]
21 apex = [400, 0]
22 
23 # Fit lines (y=Ax+B) to identify the  3 sided region of interest
24 # np.polyfit() returns the coefficients [A, B] of the fit
25 fit_left = np.polyfit((left_bottom[0], apex[0]), (left_bottom[1], apex[1]), 1)  
26 fit_right = np.polyfit((right_bottom[0], apex[0]), (right_bottom[1], apex[1]), 1)
27 fit_bottom = np.polyfit((left_bottom[0], right_bottom[0]), (left_bottom[1], right_bottom[1]), 1)
28 
29 # Find the region inside the lines
30 XX, YY = np.meshgrid(np.arange(0, xsize), np.arange(0, ysize))
31 region_thresholds = (YY > (XX*fit_left[0] + fit_left[1])) & 32                     (YY > (XX*fit_right[0] + fit_right[1])) & 33                     (YY < (XX*fit_bottom[0] + fit_bottom[1]))
34 
35 # Color pixels red which are inside the region of interest
36 region_select[region_thresholds] = [255, 0, 0]
37 
38 # Display the image
39 plt.imshow(region_select)

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若19~21的代码改为如下:
19 left_bottom = [0, 540] 20 right_bottom = [900, 540] 21 apex = [400, 300]
则为:

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检测车道线——2.选择兴趣区域 Region Masking

标签:期望   efi   颜色   range   摄像头安装   copy   play   需要   信息   

原文地址:https://www.cnblogs.com/minyshi/p/8573482.html

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