車道線檢測，需要完成以下功能：
實現的效果
在亮度良好道路條件良好的情況下，檢測車前區域的車道線實現比較成功，排除掉高速護欄的影響，而且原圖像還能完整體現。
車子行駛在高速公路大型彎道上，可以在一定角度范圍內認定車道線仍是直線，檢測出為直線。
車子切換過程中只有一根車道線被識別，但是穩定回變換車道后，實現效果良好。減速線為黃色，二值化是也被過濾，沒造成影響。
剛進入隧道時，攝像機光源基本處于高光狀態，拍攝亮度基本不變，二值化圖像時情況良好，噪聲比較多但是沒產生多大線狀影響；當攝像頭自動調節亮度，圖像亮度變低，二值化時同一閾值把車道線給過濾掉，造成無法識別車道線的現象。
在道路損壞的情況下，由于閾值一定，基本上檢測不出車道線。
結論
實現的功能：實現了車道線檢測的基本功能，反透視變換矩陣實現了但效果不太理想，使用自己寫的直線檢測部分，車道線識別抗干擾能力較強。
缺點：整個識別系統都是固定的參數，只能在特定的環境產生良好的效果。
改進空間：提取全部關鍵參數，每次對ROI圖像進行快速掃描更新參數，否則使用默認參數。例如，可以選擇每次5間隔取點，以像素最高點的85%作為該次二值化的閾值。從而做到動態車道線識別。
完整代碼
方法一
main.cpp
#include<cv.h>#include<cxcore.h>#include<highgui.h>#include"mylinedetect.h"#include<cstdio>#include<iostream>using namespace std;int main(){ //聲明IplImage指針 IplImage* pFrame = NULL; IplImage* pCutFrame = NULL; IplImage* pCutFrImg = NULL; //聲明CvCapture指針 CvCapture* pCapture = NULL; //聲明CvMemStorage和CvSeg指針 CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); CvSeq* lines = NULL; //生成視頻的結構 VideoWriter writer("result.avi", CV_FOURCC('M', 'J', 'P', 'G'), 25.0, Size(856, 480)); //當前幀數 int nFrmNum = 0; //裁剪的天空高度 int CutHeight = 310; //窗口命名 cvNamedWindow("video", 1); cvNamedWindow("BWmode", 1); //調整窗口初始位置 cvMoveWindow("video", 300, 0); cvMoveWindow("BWmode", 300, 520); //不能打開則退出 if (!(pCapture = cvCaptureFromFile("lane.avi"))){ fprintf(stderr, "Can not open video file/n"); return -2; } //每次讀取一楨的視頻 while (pFrame = cvQueryFrame(pCapture)){ //設置ROI裁剪圖像 cvSetImageROI(pFrame, cvRect(0, CutHeight, pFrame->width, pFrame->height - CutHeight)); nFrmNum++; //第一次要申請內存p if (nFrmNum == 1){ pCutFrame = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height - CutHeight), pFrame->depth, pFrame->nChannels); cvCopy(pFrame, pCutFrame, 0); pCutFrImg = cvCreateImage(cvSize(pCutFrame->width, pCutFrame->height), IPL_DEPTH_8U, 1); //轉化成單通道圖像再處理 cvCvtColor(pCutFrame, pCutFrImg, CV_BGR2GRAY); } else{ //獲得剪切圖 cvCopy(pFrame, pCutFrame, 0);#if 0 //反透視變換 //二維坐標下的點，類型為浮點 CvPoint2D32f srcTri[4], dstTri[4]; CvMat* warp_mat = cvCreateMat(3, 3, CV_32FC1); //計算矩陣反射變換 srcTri[0].x = 10; srcTri[0].y = 20; srcTri[1].x = pCutFrame->width - 5; srcTri[1].y = 0; srcTri[2].x = 0; srcTri[2].y = pCutFrame->height - 1; srcTri[3].x = pCutFrame->width - 1; srcTri[3].y = pCutFrame->height - 1; //改變目標圖像大小 dstTri[0].x = 0; dstTri[0].y = 0; dstTri[1].x = pCutFrImg->width - 1; dstTri[1].y = 0; dstTri[2].x = 0; dstTri[2].y = pCutFrImg->height - 1; dstTri[3].x = pCutFrImg->width - 1; dstTri[3].y = pCutFrImg->height - 1; //獲得矩陣 cvGetPerspectiveTransform(srcTri, dstTri, warp_mat); //反透視變換 cvWarpPerspective(pCutFrame, pCutFrImg, warp_mat);#endif //前景圖轉換為灰度圖 cvCvtColor(pCutFrame, pCutFrImg, CV_BGR2GRAY); //二值化前景圖 cvThreshold(pCutFrImg, pCutFrImg, 80, 255.0, CV_THRESH_BINARY); //進行形態學濾波，去掉噪音 cvErode(pCutFrImg, pCutFrImg, 0, 2); cvDilate(pCutFrImg, pCutFrImg, 0, 2); //canny變化 cvCanny(pCutFrImg, pCutFrImg, 50, 120); //sobel變化 //Mat pCutFrMat(pCutFrImg); //Sobel(pCutFrMat, pCutFrMat, pCutFrMat.depth(), 1, 1); //laplacian變化 //Laplacian(pCutFrMat, pCutFrMat, pCutFrMat.depth());#if 1 //0為下面的代碼，1為上面的代碼 #pragma region Hough直線檢測 lines = cvHoughLines2(pCutFrImg, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI / 180, 100, 15, 15); printf("Lines number: %d/n", lines->total); //畫出直線 for (int i = 0; i<lines->total; i++){ CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(lines, i); double k = ((line[0].y - line[1].y)*1.0 / (line[0].x - line[1].x)); cout<<"nFrmNum "<<nFrmNum<<" 's k = "<<k<<endl; if(!(abs(k)<0.1))//去掉水平直線 cvLine(pFrame, line[0], line[1], CV_RGB(255, 0, 0), 6, CV_AA); } #pragma endregion#else #pragma region mylinedetect Mat edge(pCutFrImg); vector<struct line> lines = detectLine(edge, 60); Mat pFrameMat(pFrame); drawLines(pFrameMat, lines); namedWindow("mylinedetect", 1); imshow("mylinedetect", pFrameMat); #pragma endregion#endif //恢復ROI區域 cvResetImageROI(pFrame); //寫入視頻流 writer << pFrame; //顯示圖像 cvShowImage("video", pFrame); cvShowImage("BWmode", pCutFrImg); //按鍵事件，空格暫停，其他跳出循環 int temp = cvWaitKey(2); if (temp == 32){ while (cvWaitKey() == -1); } else if (temp >= 0){ break; } } } //銷毀窗口 cvDestroyWindow("video"); cvDestroyWindow("BWmode"); //釋放圖像 cvReleaseImage(&pCutFrImg); cvReleaseImage(&pCutFrame); cvReleaseCapture(&pCapture); return 0;}mylinedetect.h
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <iostream>#include <vector>#include <cmath>using namespace cv;using namespace std;const double pi = 3.1415926f;const double RADIAN = 180.0 / pi;struct line{ int theta; int r;};vector<struct line> detectLine(Mat &img, int threshold){ vector<struct line> lines; int diagonal = floor(sqrt(img.rows*img.rows + img.cols*img.cols)); vector< vector<int> >p(360, vector<int>(diagonal)); //統計數量 for (int j = 0; j < img.rows; j++) { for (int i = 0; i < img.cols; i++) { if (img.at<unsigned char>(j, i) > 0){ for (int theta = 0; theta < 360; theta++){ int r = floor(i*cos(theta / RADIAN) + j*sin(theta / RADIAN)); if (r < 0) continue; p[theta][r]++; } } } } //獲得最大值 for (int theta = 0; theta < 360; theta++){ for (int r = 0; r < diagonal; r++){ int thetaLeft = max(0, theta - 1); int thetaRight = min(359, theta + 1); int rLeft = max(0, r - 1); int rRight = min(diagonal - 1, r + 1); int tmp = p[theta][r]; if (tmp > threshold && tmp > p[thetaLeft][rLeft] && tmp > p[thetaLeft][r] && tmp > p[thetaLeft][rRight] && tmp > p[theta][rLeft] && tmp > p[theta][rRight] && tmp > p[thetaRight][rLeft] && tmp > p[thetaRight][r] && tmp > p[thetaRight][rRight]){ struct line newline; newline.theta = theta; newline.r = r; lines.push_back(newline); } } } return lines;}void drawLines(Mat &img, const vector<struct line> &lines){ for (int i = 0; i < lines.size(); i++){ vector<Point> points; int theta = lines[i].theta; int r = lines[i].r; double ct = cos(theta / RADIAN); double st = sin(theta / RADIAN); //公式 r = x*ct + y*st //計算左邊 int y = int(r / st); if (y >= 0 && y < img.rows){ Point p(0, y); points.push_back(p); } //計算右邊 y = int((r - ct*(img.cols - 1)) / st); if (y >= 0 && y < img.rows){ Point p(img.cols - 1, y); points.push_back(p); } //計算上邊 int x = int(r / ct); if (x >= 0 && x < img.cols){ Point p(x, 0); points.push_back(p); } //計算下邊 x = int((r - st*(img.rows - 1)) / ct); if (x >= 0 && x < img.cols){ Point p(x, img.rows - 1); points.push_back(p); } //畫線 cv::line(img, points[0], points[1], Scalar(255, 0, 0), 5, CV_AA); }}方法二：
#include<cv.h>#include<cxcore.h>#include<highgui.h>#include<cstdio>#include<iostream>using namespace std;int main(){ //聲明IplImage指針 IplImage* pFrame = NULL; IplImage* pCutFrame = NULL; IplImage* pCutFrImg = NULL; IplImage* pCutBkImg = NULL; //聲明CvMat指針 CvMat* pCutFrameMat = NULL; CvMat* pCutFrMat = NULL; CvMat* pCutBkMat = NULL; //聲明CvCapture指針 CvCapture* pCapture = NULL; //聲明CvMemStorage和CvSeg指針 CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(); CvSeq* lines = NULL; //當前幀數 int nFrmNum = 0; //裁剪的天空高度 int CutHeight = 250; //窗口命名 cvNamedWindow("video", 1); //cvNamedWindow("background", 1); cvNamedWindow("foreground", 1); //調整窗口初始位置 cvMoveWindow("video", 300, 30); cvMoveWindow("background", 100, 100); cvMoveWindow("foreground", 300, 370); //不能打開則退出 if (!(pCapture = cvCaptureFromFile("lane.avi"))){ fprintf(stderr, "Can not open video file/n"); return -2; } //每次讀取一楨的視頻 while (pFrame = cvQueryFrame(pCapture)){ //設置ROI裁剪圖像 cvSetImageROI(pFrame, cvRect(0, CutHeight, pFrame->width, pFrame->height - CutHeight)); nFrmNum++; //第一次要申請內存p if (nFrmNum == 1){ pCutFrame = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height - CutHeight), pFrame->depth, pFrame->nChannels); cvCopy(pFrame, pCutFrame, 0); pCutBkImg = cvCreateImage(cvSize(pCutFrame->width, pCutFrame->height), IPL_DEPTH_8U, 1); pCutFrImg = cvCreateImage(cvSize(pCutFrame->width, pCutFrame->height), IPL_DEPTH_8U, 1); pCutBkMat = cvCreateMat(pCutFrame->height, pCutFrame->width, CV_32FC1); pCutFrMat = cvCreateMat(pCutFrame->height, pCutFrame->width, CV_32FC1); pCutFrameMat = cvCreateMat(pCutFrame->height, pCutFrame->width, CV_32FC1); //轉化成單通道圖像再處理 cvCvtColor(pCutFrame, pCutBkImg, CV_BGR2GRAY); cvCvtColor(pCutFrame, pCutFrImg, CV_BGR2GRAY); //轉換成矩陣 cvConvert(pCutFrImg, pCutFrameMat); cvConvert(pCutFrImg, pCutFrMat); cvConvert(pCutFrImg, pCutBkMat); } else{ //獲得剪切圖 cvCopy(pFrame, pCutFrame, 0); //前景圖轉換為灰度圖 cvCvtColor(pCutFrame, pCutFrImg, CV_BGR2GRAY); cvConvert(pCutFrImg, pCutFrameMat); //高斯濾波先，以平滑圖像 cvSmooth(pCutFrameMat, pCutFrameMat, CV_GAUSSIAN, 3, 0, 0.0); //當前幀跟背景圖相減 cvAbsDiff(pCutFrameMat, pCutBkMat, pCutFrMat); //二值化前景圖 cvThreshold(pCutFrMat, pCutFrImg, 35, 255.0, CV_THRESH_BINARY); //進行形態學濾波，去掉噪音 cvErode(pCutFrImg, pCutFrImg, 0, 1); cvDilate(pCutFrImg, pCutFrImg, 0, 1); //更新背景 cvRunningAvg(pCutFrameMat, pCutBkMat, 0.003, 0); //pCutBkMat = cvCloneMat(pCutFrameMat); //將背景轉化為圖像格式，用以顯示 //cvConvert(pCutBkMat, pCutBkImg); cvCvtColor(pCutFrame, pCutBkImg, CV_BGR2GRAY); //canny變化 cvCanny(pCutFrImg, pCutFrImg, 50, 100); #pragma region Hough檢測 lines = cvHoughLines2(pCutFrImg, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI / 180, 100, 30, 15); printf("Lines number: %d/n", lines->total); //畫出直線 for (int i = 0; i<lines->total; i++){ CvPoint* line = (CvPoint* )cvGetSeqElem(lines, i); cvLine(pCutFrame, line[0], line[1], CV_RGB(255, 0, 0), 6, CV_AA); } #pragma endregion //顯示圖像 cvShowImage("video", pCutFrame); cvShowImage("background", pCutBkImg); cvShowImage("foreground", pCutFrImg); //按鍵事件，空格暫停，其他跳出循環 int temp = cvWaitKey(2); if (temp == 32){ while (cvWaitKey() == -1); } else if (temp >= 0){ break; } } //恢復ROI區域（多余可去掉） cvResetImageROI(pFrame); } //銷毀窗口 cvDestroyWindow("video"); cvDestroyWindow("background"); cvDestroyWindow("foreground"); //釋放圖像和矩陣 cvReleaseImage(&pCutFrImg); cvReleaseImage(&pCutBkImg); cvReleaseImage(&pCutFrame); cvReleaseMat(&pCutFrameMat); cvReleaseMat(&pCutFrMat); cvReleaseMat(&pCutBkMat); cvReleaseCapture(&pCapture); return 0;}以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持武林網。
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