雷鋒網(wǎng)按：本文為 AI 研習(xí)社編譯的技術(shù)博客，原標(biāo)題 Finding Driving Lane Line live with OpenCV，作者為 Percy Jaiswal。

翻譯 | 塵央 王飛      校對(duì) | 余杭      整理 | MY

大家好！在此項(xiàng)目中，我將嘗試從車載記錄儀的視頻中尋找車道線。當(dāng)我們檢測(cè)到車道線，我們將在原視頻幀上將他們標(biāo)記出來并回放。所有的一切工作將在線上使用 OpenCV 提供的函數(shù)完成，并且不會(huì)存在任何延遲。

在此我們將編輯一系列的函數(shù)來檢測(cè)車道線。我們?cè)诰帉懘撕瘮?shù)的時(shí)候?qū)⒂玫揭粋€(gè)示例圖像，一旦我們能在一些示例圖像的基礎(chǔ)上成功地檢測(cè)到車道線，我們將完整的程序添加到一個(gè)函數(shù)里去，該函數(shù)能接收實(shí)時(shí)圖像，并返回帶有車道線標(biāo)記的相同圖像。讓我們立刻開始學(xué)習(xí)吧。

首先，輸入示例圖像幀。此行將在最終的代碼中進(jìn)行注釋，其中 image 將通過視頻捕獲來獲得幀。

示例圖

為了減輕我們處理器的負(fù)擔(dān)（這在嵌入式系統(tǒng)中是非常稀缺的資源），我們將在 Greyscale 版本的圖像中進(jìn)行所有圖像處理，而不是原始的彩色版本，這將有助于用更少的資源更快地執(zhí)行程序。以下函數(shù)將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度版本。

灰度圖像

接下來我們將通過模糊來消除圖像中的噪聲，通過將圖像與低通濾波器內(nèi)核卷積來實(shí)現(xiàn)圖像模糊。它有助于消除噪音，實(shí)際上從圖像中去除了高頻內(nèi)容（例如：噪聲，邊緣），因此在此操作中邊緣會(huì)有些模糊。OpenCV 提供 4 種不同類型的模糊技術(shù)，高斯模糊是最受歡迎的一種。

圖像模糊（圖像平滑化）

我們能選擇不同的內(nèi)核大小，其中結(jié)果過濾器將簡(jiǎn)單地取內(nèi)核（內(nèi)核大小行 x 列的矩陣）區(qū)域的平均像素值，并用平均值代替中心元素。而 5 是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)值，故我選擇了 5。

邊緣檢測(cè)

canny 邊緣檢測(cè)是邊緣檢測(cè)的常用算法。實(shí)際上，canny 邊緣函數(shù)還實(shí)現(xiàn)了一個(gè)內(nèi)核大小為 5x5 的高斯過濾器，這和我們之前的步驟一樣，但是在我遇到的許多文獻(xiàn)中，都推薦在 canny 邊緣檢測(cè)之前先對(duì)其進(jìn)行圖像模糊。邊緣檢測(cè)背后的基礎(chǔ)理論是，無論何處有邊緣，邊緣兩側(cè)的像素在強(qiáng)度上有著很大的差異（也稱為梯度）。首先，在水平和垂直方向上掃描輸入圖像以找到每個(gè)像素的梯度。在獲得梯度幅度和方向之后，完成圖像的全掃描以去除可能不構(gòu)成邊緣的任何不想要的像素。為此，在每個(gè)像素處檢查像素是否是其鄰域中的局部最大值。

low_threshold 和 high_threshold 確定必須檢測(cè)邊緣的強(qiáng)度。如果梯度高于 high_threshold ，則將此梯度視為邊緣的一部分，但是一旦檢測(cè)到邊緣，即使梯度高于 low_threshold ，下一個(gè)像素將被視為邊緣。

參考我們的示例圖像，很明顯在邊緣條件下，尤其是在車道線是白色的，鄰近的車道像素是黑色的時(shí)候，相鄰的像素存在著巨大的差異。

感興趣區(qū)域

有一點(diǎn)需要考慮的是，我們并不想查找圖像中的所有邊緣。我們只對(duì)圖像中中心區(qū)域的車道線查找感興趣。直觀上這是可行的，車道線是不可能在圖像的左上/右上部分?？次覀兊氖纠龍D像，我們可以有把握地說，車道線應(yīng)位于圖像底部邊緣較寬的梯形區(qū)域內(nèi)。隨著邊緣逐漸變窄，我們朝向圖像的頂部。

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