Основываясь на OpenCV, видеодорожное обнаружение полосы движения

Введение

В этом блоге автор представляет свой опыт разработки курса по цифровой обработке изображений и обсуждает необходимость в автоматическом обнаружении отклонения транспортного средства от нормальной полосы движения. Это является актуальной проблемой, поскольку около половины всех дорожно-транспортных происшествий связаны с отклонением транспортного средства от полосы движения.

Автор предлагает решение этой проблемы — метод обнаружения полосы движения на основе видео, который может быть использован для анализа информации о полосе движения. Этот метод включает в себя следующие шаги:

1. Создание бинарного изображения с использованием цветового пространства HLS и оператора Собеля.
2. Применение перспективного преобразования к бинарному изображению для получения вида сверху на дорогу.
3. Подбор полиномиальной кривой второго порядка к линии дороги.
4. Определение кривизны полосы движения и положения транспортного средства относительно центра.
5. Добавление текста к исходному изображению, показывающего кривизну полосы движения и смещение транспортного средства.

Метод работы

Для запуска программы необходимо выполнить команду «python line_fit_video.py». Автор предоставляет подробное описание файлов проекта, которые будут загружены на GitHub и Code Cloud позже.

Реализация обнаружения полосы движения

Бинаризация изображения дороги

Создаётся бинарное изображение с использованием нескольких фильтров Собеля и цветового пространства HLS. Затем объединяются отдельные бинарные изображения, полученные с помощью каждого фильтра Собеля, чтобы создать окончательное бинарное изображение.

Перспективное преобразование для выделения области полосы движения

На основе бинарного изображения выполняется перспективное преобразование. Исходные и целевые точки для этого преобразования жёстко закодированы.

Подбор полиномиальной кривой к линии полосы движения

К левой и правой линиям полосы движения подбирается полиномиальная кривая второго порядка. Для этого используется скользящее окно, которое перемещается по изображению и находит наиболее вероятные точки, принадлежащие линии полосы движения. Эти точки используются для подбора полиномиальной кривой.

Определение кривизны и смещения транспортного средства

Кривизна полосы движения определяется на основе подобранной полиномиальной кривой. Смещение транспортного средства вычисляется относительно центра полосы движения.

Добавление информации к исходному изображению

Информация о кривизне полосы движения и смещении транспортного средства добавляется к исходному изображению.

Этот метод позволяет автоматически обнаруживать полосу движения на видео и может быть полезен для повышения безопасности дорожного движения.