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让车辆“学会”识别车道:使用计算机视觉进行车道检测

所有人在开车时都要注意识别车道,确保车辆行驶时在车道的限制范围内,保证交通顺畅,并尽量减少与附近车道上其他车辆相撞的几率。对于自动驾驶车辆来说,这是一个关键任务。事实证明,使用计算机视觉技术可以识别道路上的车道标记。我们将介绍如何使用各种技术来识别和绘制车道的内部,计算车道的曲率,甚至估计车辆相对于车道中心的位置。 为了检测和绘制一个多边形(采用汽车当前所在车道的形状),我们构建了一个管道,由以下步骤组成: 一组棋盘图像的摄像机标定矩阵和畸变系数的计算 图像失真去除; 在车道线路上应用颜色和梯度阈值; 通过

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OpenCV相机标定全过程

第一个参数是输入的棋盘格图像(可以是8位单通道或三通道图像); 第二个参数是棋盘格内部的角点的行列数(注意:不是棋盘格的行列数,如棋盘格的行列数分别为4、8,而内部角点的行列数分别是3、7,因此这里应该指定为cv::Size(3, 7)); 第三个参数是检测到的棋盘格角点,类型为std::vectorcv::Point2f。 第四个参数flag,用于指定在检测棋盘格角点的过程中所应用的一种或多种过滤方法,可以使用下面的一种或多种,如果都是用则使用OR: cv::CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH:使用自适应阈值将图像转化成二值图像 cv::CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE:归一化图像灰度系数(用直方图均衡化或者自适应阈值) cv::CALIB_CB_FILTER_QUADS:在轮廓提取阶段,使用附加条件排除错误的假设 cv::CALIB_CV_FAST_CHECK:快速检测

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