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资料库：待更新

文章目录

- 导论：
- 基本概念
- CV 发展
2.0 正常场景中的：车道线检测与寻迹
- 2.2 数字图像处理
- 数字图像处理的基本概念
- - 什么是图像？
  - 什么是数字图像？
  - 数字图像的像素表示:
  - 什么是像素？
  - 图像的取样和量化
  - 图像采样
  - 图像的量化
- 图像的采样和量化
- - 数字图像的表示
安装软件
- - 采用notepad++ 然后运行bat尝试，做自建集成开发环境
- 2.2 Opencv操作
- - 读取图片：
  - 视频读取
  - 画图
  - 灰度化的几种方法
  - 二值化
3.0 车道检测
- 数据集
- 距离处理：
- 平滑处理
- 高斯滤波是一种低通滤波，去除高频部分。
Canny边缘检测
- - Canny最优准则：
  - 思考：Canny算子的取值方法？？
  - 思考：ROI区域的确定？？
- 哈夫变换
- - **明天继续。。。。**

导论：

第一部分介绍计算机视觉与自动驾驶，
第二部分介绍图像处理与视觉基础，
第三部分介绍车道线检测与识别，
第四部分介绍基于深度学习的车道线检测。

基本概念

模式识别	机器学习	计算机视觉	深度学习
通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。	是模式识别的方法。	机器学习的应用场景/应用领域	一种机器学习的途径和方法（分支）

传统模式识别的基本框架：从低维感知，预处理，到特征提取和特征选择，最后到预测与感知识别。

CV 发展

2.0 正常场景中的：车道线检测与寻迹

车道线检测系统通过运用数字图像处理及模式识别技术，在道路图像中有效提取车道线的信息并拟合车道线，帮助自动驾驶过程中的道路线识别与纠偏。

不包括以下场景：例如高反差的

目标结果：

2.2 数字图像处理

灰度值：范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像.
在单色图中， intensity 是强度 gray scale 是灰度。而强度一般由光源的能量和物体反射能量的比例的乘积决定。所以如果能量很低，颜色就很暗，极限就是能量为0，是黑色，而能量很大，就很亮，就是白色。——https://blog.csdn.net/weixin_40883324/article/details/79490176

基本步骤

本章节基本内容：

图片两种类型：

计算机-位图的表示方法：

数字图像处理的基本概念

什么是图像？

定义为二维函数f(x,y),其中，x,y是空间坐标，f(x,y)是点（x,y）的幅值。

灰度图像是一个二维灰度（或亮度）函数f(x,y)。

彩色图像由三个（如RGB,HSV）二维灰度（或亮度）函数f(x,y)组成。

什么是数字图像？

像素组成的二维排列，可以用矩阵表示。
对于单色（灰度）图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，0表示黑、255表示白，其它值表示处于黑白之间的灰度。
彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。

通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，而255则代表相应的基色在该像素中取得最大值。

数字图像的像素表示:

什么是像素？

数字图像由二维的元素组成，每一个元素具有一个特定的位置（x,y）和幅值f(x,y),这些元素就称为像素。

图像的取样和量化

大多数传感器的输出是连续电压波形，为了产生一幅数字图像，需要把连续的感知数据转化为数字形式。这包括两种处理：取样和量化。

取样：图像空间坐标的数字化

量化：图像函数值（灰度值）的数字化

图像采样

空间坐标(x,y)的数字化被称为图像采样，确定水平和垂直方向上的像素个数N、M。

图像的量化

函数取值的数字化被称为图像的量化，如量化到256个灰度级。

图像的采样和量化

非统一的图像的采样

在灰度级变化尖锐的区域，用细腻的采样，在灰度级比较平滑的区域，用粗糙的采样。

非统一的图像的量化

在边界附近使用较少的灰度级。剩余的灰度级可用于灰度级变化比较平滑的区域，避免或减少由于量化的太粗糙，在灰度级变化比较平滑的区域出现假轮廓的现象。

数字图像的表示

二维离散亮度函——f(x,y)

x，y说明图像像素的空间坐标，函数值f 代表了在点(x,y)处像素的灰度值

二维矩阵——A[m,n]

m , n说明图像的宽和高。矩阵元素a(i，j)的值，表示图像在第i行，第j 列的像素的灰度值；i,j表示几何位置

安装软件

采用notepad++ 然后运行bat尝试，做自建集成开发环境

2.2 Opencv操作

读取图片：

import cv2image = cv2.imread('E:\\linedetect\\Python baby.jpg')
#print image.size.width
#print image.size.height
h,w = image.shape[:2]
print(h,w)cv2.namedWindow("Image")
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

视频读取

import cv2  cap = cv2.VideoCapture('E:\\linedetect\\input-video_3.mp4')ret = True  #while(cap.isOpened()):
while(ret):  ret,frame = cap.read()  if ret == True:cv2.imshow('image', frame)  k = cv2.waitKey(20)  #q键退出if (k & 0xff == ord('q')):  cap.release()  cv2.destroyAllWindows()break  cap.release()
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

画图

import cv2
import numpy as np
# Create a black image
#img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
img=cv2.imread('E:\\linedetect\\test1.png')# Draw a diagonal blue line with thickness of 5 px
img = cv2.line(img,(0,0),(511,511),(0,0,255),5)cv2.namedWindow('Image')
cv2.imshow('Image', img)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) 语句中（512，512，3）分别指像素高，像素宽，3种RGB颜色

灰度化的几种方法


import cv2
import numpy as npimage = cv2.imread('E:\\linedetect\\test1.png')
sp = image.shape
height = sp[0]
width = sp[1]
#在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值。
new = np.zeros((height,width,3), np.uint8)
for i in range(height): for j in range(width): new[i,j] = 0.3 * image[i,j][0] + 0.59 * image[i,j][1] + 0.11 * image[i,j][2] cv2.namedWindow('Image')
cv2.imshow('Image', new)cv2.imwrite("E:\\linedetect\\test1-gray.jpg", new)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

二值化

3.0 车道检测

数据集

距离处理：

平滑处理

高斯滤波是一种低通滤波，去除高频部分。

通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。

Canny边缘检测

Canny边缘检测是基于求梯度变化最大值的方法来实现边缘检测，其基本原理就是对图像中各个点求梯度，梯度最大的地方就是边缘。

注意：利用CNN的卷积核也可做边缘检测

Canny最优准则：

再Opencv上实现canny边缘检测

思考：Canny算子的取值方法？？

思考：ROI区域的确定？？

按位操作-bitwise operations：利用掩膜（mask）进行“与”操作，即掩膜图像白色区域是对需要处理图像像素的保留，黑色区域是对需要处理图像像素的剔除，其余按位操作原理类似只是效果不同而已。

cv2.fillPoly()函数可以用来填充任意形状的图型.可以用来绘制多边形,工作中也经常使用非常多个边来近似的画一条曲线.cv2.fillPoly()函数可以一次填充多个图型.

img = np.zeros((1080, 1920, 3), np.uint8)
area1 = np.array([[250, 200], [300, 100], [750, 800], [100, 1000]])
area2 = np.array([[1000, 200], [1500, 200], [1500, 400], [1000, 400]])cv2.fillPoly(img, [area1, area2], (255, 255, 255))plt.imshow(img)
plt.show()

哈夫变换

在完成边缘检测、提取兴趣区域之后，我们得到了区域散点的集合，不仅有多条线，还有一些点状和块状区域，哈夫变换的目的就是找到途中的线，并与原图进行叠加。

明天继续。。。。

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