智能车校内赛图像处理
2024-04-18 19:22:39
声明：
由于学校代码不宜外泄，本文目的也只是记录生活、分享思路，故将除了变量申明部分保留了一部分外，所有组委会例程代码均被删除，在文中也有标记，剩下部分均为博主自己写出，应该不涉及保密。真有来学习的（不会真有人来吧）同学别看糊涂了。
正文：
博主参加的是北科21年的智能车校内赛，处理方法都是在提供的例程基础上添加的。例程使用的都是【区域生长】思想的搜索框架。基本上都是选用了【最大连通区域】进行主区域的搜索。
以下分享本次我对图像的处理代码，供大家参考学习。注意，每辆车的处理都不完全一样，请主要关注处理思路。而且在结束之后，我才找到一种更为稳定的补线思路。我将放在文末与各位分享。
#include "search.h"/******** 变量声明 ********/
uint8 video_ori[MAX_VIDEO_LINE][MAX_VIDEO_POINT]; //图像原始数据，video_ori[m][n]代表图像的从下数第m行，从左数第n点，0为最黑，255为最白
//==============================图像数据================================//
Int16_point g_CenterPosition[MAX_POINT_NUM];//中心点数组，下标代表第几个，存储相应中心点的坐标值
Int16_point g_LeftEdge[MAX_POINT_NUM], g_RightEdge[MAX_POINT_NUM];//左、右边界点数组，下标代表第几个，存储相应边界点的坐标值
float g_LeftDown_x, g_LeftDown_y, g_LeftUp_x, g_LeftUp_y, g_RightDown_x, g_RightDown_y, g_RightUp_x, g_RightUp_y;//左下、左上、右下、右上拐点数据
int g_CenterNum;//中心点个数
int g_ImageLine,g_sum;
int g_Display,DirectionControlLine,DirectionControlWhole;//加权计算控制中心中的权值和项; 加权计算控制中心中的加权和项
int g_LeftEdgeNum, g_RightEdgeNum;//图像识别结束后为左、右边界点个数
//==============================图像处理用变量==========================//
uint16 g_Start[10], g_End[10], g_SEnum; //存放当前行各白块起始、结束位置的数组，下标为10意味着每行最多10个白块;白块计数器
uint8 g_SearchFlag=1;//区分当前是否在搜索第一行，值为1表明正在搜索第一行，否则为其余行
int g_Cover;//白块联通长度
uint8 g_CoverIndex[10],g_CoverNum;//;当前行与前一行左右边界对应白块有重合的白块数
int banma = 0;
//==============================新添的变量==============================//
int a = 0;
float b = 0;
double c = 0;
//======================================================================///********* search:处理数据即测试算法的函数 ********/
void search()
{ g_LeftEdgeNum=0; g_RightEdgeNum=0;g_SearchFlag=1;int i,line, white_width = 0;/*int IMAGE_MIDDLE;int j;*//*用于大津法*///=======================图像识别=========================////PS：此时我们的图像已经提取完毕 我们从底部开始，向上识别图像//图像识别数据初始化//大津法(效果不好，故暂时注释掉)//int width = MAX_VIDEO_POINT;//int height = MAX_VIDEO_LINE;//int pixelCount[GrayScale] = { 0 }; //每个灰度值所占像素个数//float pixelPro[GrayScale] = { 0 };//每个灰度值所占总像素比例//int pixelSum = width * height; //总像素//uint8 * data = video_ori[MAX_VIDEO_LINE]; //指向像素数据的指针// //统计灰度级中每个像素在整幅图像中的个数//for (i = 0; i < height; i++)//{// for (j = 0; j < width; j++)// {// pixelCount[(int)video_ori[i][j]]++; //将像素值作为计数数组的下标// }//}计算灰度集中每个像素在整幅图像中的比例//for (i = 0; i < GrayScale; i++)//{// pixelPro[i] = (float)pixelCount[i] / pixelSum;//}遍历灰度级[0,255]//float wf, wb, uftmp, ubtmp, uf, ub, u, deltaTmp, deltaMax = 0;//for (i = 0; i < GrayScale; i++) // i作为阈值//{// wf = wb = uftmp = ubtmp = uf = ub = u = deltaTmp = 0;// for (j = 0; j < GrayScale; j++)// {// if (j <= i) //背景部分// {// wb += pixelPro[j];//背景像素点占整个图像的比例// ubtmp += j * pixelPro[j];// }// else //前景部分// {// wf += pixelPro[j];//前景像素点占整个图像的比例// uftmp += j * pixelPro[j];// }// }// ub = ubtmp / wb;//背景平均灰度μ0// uf = uftmp / wf;//前景平均灰度μ1// deltaTmp = (float)(wb * wf * (ub - uf)*(ub-uf)); //类间方差公式 g = w1 * w2 * (u1 - u2) ^ 2// if (deltaTmp > deltaMax)// {// deltaMax = deltaTmp;// IMAGE_MIDDLE = i;// }//}//g_CenterNum = 0;g_LeftEdgeNum = 0;g_RightEdgeNum = 0;g_SearchFlag=1;int banmajishu = 0;//注意，此处删除了寻找画面白块部分！！！！！！！
//下面开始正式补线int r_down_flag = 0;//右下拐点标志int r_up_flag = 0;//右上拐点标志int l_down_flag = 0;//左下拐点标志int l_up_flag = 0;//左上拐点标志int l_xie_crossroad_jin = 0;//近左斜标志int r_xie_crossroad_jin = 0;//近右斜标志int straightway = 0;//直道标志int before_crossroad = 0;//正十字前标志int ing_crossroad = 0;//正十字中标志int l_xie_crossroad_yuan = 0;//远左斜标志int r_xie_crossroad_yuan = 0;//远右斜标志int ing_crossroad_pd = 0;//正十字中与弯道离奇拐点、远斜十字判别标志for (i = 0; i < 20; i++){if (video_ori[i][0] > IMAGE_MIDDLE && video_ori[i][161] > IMAGE_MIDDLE){ing_crossroad_pd++;}}for (i = 5; i < 50; i++)//判断上面拐点类型{if (g_RightEdge[i].y - g_RightEdge[i + 1].y < 5 && g_RightEdge[i-1].y - g_RightEdge[i].y > 5 && g_RightEdge[i - 2].y - g_RightEdge[i].y > 10 && g_LeftEdge[i - 10].y < 20){r_up_flag = 1;g_RightUp_x = i;g_RightUp_y = g_RightEdge[i].y;//break;/*printf("%d\n",2);*/}if (g_LeftEdge[i+1].y - g_LeftEdge[i].y < 5 && g_LeftEdge[i].y - g_LeftEdge[i - 1].y > 5 && g_LeftEdge[i].y - g_LeftEdge[i - 2].y > 10 && g_RightEdge[i - 10].y > 140){l_up_flag = 1;g_LeftUp_x = i;g_LeftUp_y = g_LeftEdge[i].y;//break;/*printf("%d\n",4);*/}}for (i = 7; i < 40; i++)//判断下面拐点类型{if (g_RightEdge[i+1].y - g_RightEdge[i].y > 5 && g_RightEdge[i+2].y - g_RightEdge[i].y > 10 && g_RightEdge[i-1].y - g_RightEdge[i].y < 5 && g_RightEdge[i - 4].y - g_RightEdge[i].y >= 0){r_down_flag = 1;g_RightDown_x = i;g_RightDown_y = g_RightEdge[i].y;//break;/*printf("%d\n",1);*/}if (g_LeftEdge[i].y - g_LeftEdge[i + 1].y > 5 && g_LeftEdge[i].y - g_LeftEdge[i + 2].y > 10 && g_LeftEdge[i].y - g_LeftEdge[i - 1].y < 5 && g_LeftEdge[i].y - g_LeftEdge[i - 4].y >= 0){l_down_flag = 1;g_LeftDown_x = i;g_LeftDown_y = g_LeftEdge[i].y;/*if (g_LeftDown_y > 81){l_down_flag = 0;}*/}}if (r_down_flag == 1 && r_up_flag == 1 && l_down_flag == 0 && l_up_flag == 0){l_xie_crossroad_jin = 1;}else if (r_down_flag == 0 && r_up_flag == 0 && l_down_flag == 1 && l_up_flag == 1){r_xie_crossroad_jin = 1;}else if (r_down_flag == 1 && r_up_flag == 1 && l_down_flag == 1 && l_up_flag == 1){before_crossroad = 1;}else if (r_down_flag == 0 && r_up_flag == 1 && l_down_flag == 0 && l_up_flag == 1 && ing_crossroad_pd > 10){ing_crossroad = 1;}else {r_down_flag = 0, r_up_flag = 0, l_down_flag = 0, l_up_flag = 0;}if (r_down_flag == 0 && r_up_flag == 0 && l_down_flag == 0 && l_up_flag == 0 && l_xie_crossroad_jin == 0 && r_xie_crossroad_jin == 0)//远斜十字拐点判别{for (i = 0; i < 55; i++){if (g_LeftEdge[i + 1].y == 0 && g_RightEdge[i - 1].y > g_RightEdge[i + 1].y && g_RightEdge[i + 2].y > g_RightEdge[i + 1].y && g_RightEdge[i + 1].y < 155 && g_RightEdge[i - 1].y < 155 && g_RightEdge[i + 2].y < 155){r_down_flag = 1;g_RightDown_x = i + 1;g_RightDown_y = g_RightEdge[i + 1].y;}if (g_LeftEdge[i].y == 0 && g_LeftEdge[i + 1].y == 0 && g_LeftEdge[i + 2].y != 0 && g_LeftEdge[i + 3].y != 0 && g_LeftEdge[i + 2].y > 10){r_up_flag = 1;g_RightUp_x = i + 2;g_RightUp_y = g_LeftEdge[i + 2].y;}if (g_RightEdge[i + 1].y == 161 && g_LeftEdge[i - 1].y < g_LeftEdge[i + 1].y && g_LeftEdge[i + 2].y < g_LeftEdge[i + 1].y && g_LeftEdge[i + 1].y > 5 && g_LeftEdge[i -1].y > 5 && g_LeftEdge[i + 2].y > 5){l_down_flag = 1;g_LeftDown_x = i + 1;g_LeftDown_y = g_LeftEdge[i + 1].y;}if (g_RightEdge[i].y == 161 && g_RightEdge[i + 1].y == 161 && g_RightEdge[i + 2].y != 161 && g_RightEdge[i + 3].y != 161 && g_RightEdge[i + 2].y < 151){l_up_flag = 1;g_LeftUp_x = i + 2;g_LeftUp_y = g_RightEdge[i + 2].y;}}}int x_d = 0, x_u = 0;int r_turn_pd = 0;int l_turn_pd = 0;int r_near_turn = 0;//右近弯标志int r_far_turn = 0;//右远弯标志int l_near_turn = 0;//左近弯标志int l_far_turn = 0;//左远弯标志int r_turn_fuzhu = 0;int l_turn_fuzhu = 0;for (i = 0; i < 60; i++){if (g_LeftEdge[i].y == 0 && g_RightEdge[i].y < 161 && g_RightEdge[i].y < g_RightEdge[i - 1].y){l_turn_pd++;}if (g_RightEdge[i].y == 161 && g_LeftEdge[i].y > 0 && g_LeftEdge[i].y > g_LeftEdge[i - 1].y){r_turn_pd++;}if (g_LeftEdge[i].y == 0){l_turn_fuzhu++;}if (g_RightEdge[i].y == 161){r_turn_fuzhu++;}}if (l_turn_pd > 30 && video_ori[l_turn_pd][100]< IMAGE_MIDDLE/*&& r_turn_fuzhu < 10*/){l_near_turn = 1;}if (l_turn_pd > 10 && l_turn_pd < 30 && l_turn_fuzhu-l_turn_pd<8){l_far_turn = 1;}if (r_turn_pd > 30 && video_ori[r_turn_pd][60] < IMAGE_MIDDLE/*&& l_turn_fuzhu < 10*/){r_near_turn = 1;}if (r_turn_pd > 10 && r_turn_pd < 30 && r_turn_fuzhu-r_turn_pd<8){r_far_turn = 1;}if (l_far_turn == 1 && r_far_turn == 1){l_far_turn = 0;r_far_turn = 0;}if (l_far_turn == 1){for (i = 20; i < 55; i++){if (g_LeftEdge[i].y == 0 && g_LeftEdge[i - 1].y > 0){x_d = i;}if (g_LeftEdge[i].y == 0 && g_LeftEdge[i + 1].y > 0){x_u = i;}}}if (r_far_turn == 1){for (i = 25; i < 55; i++){if (g_RightEdge[i].y == 161 && g_RightEdge[i - 1].y < 161){x_d = i;}if (g_RightEdge[i].y == 161 && g_RightEdge[i + 1].y < 161){x_u = i;}}/*for (i = x_d; i < 55; i++){if (g_RightEdge[i].y == 161 && g_RightEdge[i + 1].y < 161){x_u = i;}}*/}if (x_d == 0 && x_u == 0){l_far_turn = 0;r_far_turn = 0;}if (r_down_flag == 0 && r_up_flag == 0 && l_down_flag == 0 && l_up_flag == 0){straightway = 1;}else if (r_down_flag == 1 && r_up_flag == 1 && l_down_flag == 0 && l_up_flag == 0 && l_xie_crossroad_jin == 0){l_xie_crossroad_yuan = 1;}else if (r_down_flag == 0 && r_up_flag == 0 && l_down_flag == 1 && l_up_flag == 1 && r_xie_crossroad_jin == 0){r_xie_crossroad_yuan = 1;}if (l_near_turn == 1 && l_xie_crossroad_jin == 1){l_xie_crossroad_jin = 0;}if (r_near_turn == 1 && r_xie_crossroad_jin == 1){r_xie_crossroad_jin = 0;}int l_ku = 0;int r_ku = 0;int l_ku_qian = 0;int l_ku_zhong = 0;int l_ku_hou = 0;int r_ku_qian = 0;int r_ku_zhong = 0;int r_ku_hou = 0;if (banma == 1){l_down_flag = 0;l_up_flag = 0;r_down_flag = 0;r_up_flag = 0;int r_ku_pd = 0;int l_ku_pd = 0;for (i = 0; i < 60; i++){if (g_LeftEdge[i].y == 0){l_ku_pd++;}if (g_RightEdge[i].y == 161){r_ku_pd++;}}if (l_ku_pd > r_ku_pd){l_ku = 1;}else{r_ku = 1;}if (l_ku == 1){for (i = 0; i < 30; i++){if (g_LeftEdge[i - 1].y < g_LeftEdge[i + 1].y && g_LeftEdge[i + 2].y < g_LeftEdge[i + 1].y){l_down_flag = 1;g_LeftDown_x = i + 1;g_LeftDown_y = g_LeftEdge[i + 1].y;}}for (i = 55; i > 35; i--){if (g_LeftEdge[i + 1].y - g_LeftEdge[i].y < 5 && g_LeftEdge[i].y - g_LeftEdge[i - 1].y > 5){l_up_flag = 1;g_LeftUp_x = i;g_LeftUp_y = g_LeftEdge[i].y;}}if (l_down_flag == 1 && l_up_flag == 1&&g_LeftDown_y<g_LeftUp_y){l_ku_qian = 1;}if (l_ku_qian == 0 && l_up_flag == 1){l_ku_zhong = 1;}}else if (r_ku == 1){for (i = 0; i < 30; i++){if (g_RightEdge[i - 1].y > g_RightEdge[i + 1].y && g_RightEdge[i + 2].y > g_RightEdge[i + 1].y){r_down_flag = 1;g_RightDown_x = i + 1;g_RightDown_y = g_RightEdge[i + 1].y;}}for (i = 55; i > 38; i--){if (g_RightEdge[i].y - g_RightEdge[i+1].y < 3 && g_RightEdge[i-1].y - g_RightEdge[i].y > 3){r_up_flag = 1;g_RightUp_x = i;g_RightUp_y = g_RightEdge[i].y;}}if (r_down_flag == 1 && r_up_flag == 1&&g_RightUp_y<g_RightDown_y){r_ku_qian = 1;}if (r_ku_qian == 0 && r_up_flag == 1){r_ku_zhong = 1;}}r_near_turn = 0;l_near_turn = 0;r_far_turn = 0;l_far_turn = 0;r_xie_crossroad_yuan = 0;l_xie_crossroad_yuan = 0;}float b_r, k_r, b_l, k_l;//补线斜率和截距if (banma == 1){g_CenterNum = g_RightEdgeNum;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i < g_RightEdgeNum; i++){g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = 81;}}else if (before_crossroad == 1)//正十字前中心求取{k_r = (g_RightUp_y - g_RightDown_y) / (g_RightUp_x - g_RightDown_x);b_r = g_RightDown_y - k_r * g_RightDown_x;for (i = g_RightDown_x; i < g_RightUp_x + 1; i++){g_RightEdge[i].y = k_r * g_RightEdge[i].x + b_r;}k_l = (g_LeftUp_y - g_LeftDown_y) / (g_LeftUp_x - g_LeftDown_x);b_l = g_LeftDown_y - k_l * g_LeftDown_x;for (i = g_LeftDown_x; i < g_LeftUp_x + 1; i++){g_LeftEdge[i].y = k_l * g_LeftEdge[i].x + b_l;}g_CenterNum = g_RightEdgeNum;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i < g_RightEdgeNum; i++){g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;}}else if (ing_crossroad == 1)//正十字中中心求取{k_r = (g_RightUp_y - 161) / g_RightUp_x;b_r = 161;for (i = 0; i < g_RightUp_x + 1; i++){g_RightEdge[i].y = k_r * g_RightEdge[i].x +b_r;}k_l = g_LeftUp_y / g_LeftUp_x ;b_l = 0;for (i = 0; i < g_LeftUp_x + 1; i++){g_LeftEdge[i].y = k_l * g_LeftEdge[i].x;}g_CenterNum = g_RightEdgeNum;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i < g_RightEdgeNum; i++){g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;}}else if (l_xie_crossroad_jin == 1)//近左斜十字中心求取{k_r = (g_RightUp_y - g_RightDown_y) / (g_RightUp_x - g_RightDown_x);b_r = g_RightDown_y - k_r * g_RightDown_x;for (i = g_RightDown_x; i < g_RightUp_x + 1; i++){g_RightEdge[i].y = k_r * g_RightEdge[i].x + b_r;}int left_create = g_RightUp_x;k_l = -k_r;b_l = g_LeftEdge[left_create].y - k_l * g_RightUp_x;for (i = left_create; i >= 0; i--){g_LeftEdge[i].y = k_l * g_LeftEdge[i].x + b_l;}g_CenterNum = g_RightEdgeNum;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i < g_RightEdgeNum; i++){g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;}}else if (r_xie_crossroad_jin == 1)//近右斜十字中心求取{k_l = (g_LeftUp_y - g_LeftDown_y) / (g_LeftUp_x - g_LeftDown_x);b_l = g_LeftDown_y - k_l * g_LeftDown_x;for (i = g_LeftDown_x; i < g_LeftUp_x + 1; i++){g_LeftEdge[i].y = k_l * g_LeftEdge[i].x + b_l;}int right_create = g_LeftUp_x;k_r = -k_l;b_r = g_RightEdge[right_create].y - k_r * g_LeftUp_x;for (i = right_create; i >= 0; i--){g_RightEdge[i].y = k_r * g_RightEdge[i].x + b_r;}g_CenterNum = g_RightEdgeNum;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i < g_RightEdgeNum; i++){g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;}}else if (l_xie_crossroad_yuan == 1)//远左斜十字中心求取{k_r = (g_RightUp_y - g_RightDown_y) / (g_RightUp_x - g_RightDown_x);b_r = g_RightDown_y - k_r * g_RightDown_x;for (i = g_RightDown_x; i < g_RightUp_x + 1; i++){g_RightEdge[i].y = k_r * g_RightEdge[i].x + b_r;}g_RightEdgeNum = g_RightUp_x;g_LeftEdgeNum = g_RightUp_x;g_CenterNum = g_RightEdgeNum;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i < g_RightEdgeNum; i++){g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = k_r * g_RightEdge[i].x + b_r / 2;}}else if (r_xie_crossroad_yuan == 1)//远右斜十字中心求取{k_l = (g_LeftUp_y - g_LeftDown_y) / (g_LeftUp_x - g_LeftDown_x);b_l = g_LeftDown_y - k_l * g_LeftDown_x;for (i = g_LeftDown_x; i < g_LeftUp_x + 1; i++){g_LeftEdge[i].y = k_l * g_LeftEdge[i].x + b_l;}g_RightEdgeNum = g_LeftUp_x;g_LeftEdgeNum = g_LeftUp_x;g_CenterNum = g_RightEdgeNum;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i < g_RightEdgeNum; i++){g_CenterPosition[i].x = g_LeftEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = k_l * g_LeftEdge[i].x + (161 - b_l) / 2;}}else if (l_near_turn == 1)//左近弯中心求取{int left_pinyi = g_RightEdge[0].y;for (i = 0; i <= l_turn_pd; i++){g_LeftEdge[i].y = g_RightEdge[i].y - left_pinyi - 2 * i;}g_CenterNum = g_RightEdgeNum;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i < g_RightEdgeNum; i++){g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;}}else if (r_near_turn == 1)//右近弯中心求取{int right_pinyi = 161 - g_LeftEdge[0].y;for (i = 0; i <= r_turn_pd; i++){g_RightEdge[i].y = g_LeftEdge[i].y + right_pinyi + 2 * i;}g_CenterNum = g_RightEdgeNum;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i < g_RightEdgeNum; i++){g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;}}else if (l_far_turn == 1){g_CenterNum = g_RightEdgeNum;g_LeftEdgeNum = x_d;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i <= x_d; i++){g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;}k_l = -2 * g_CenterPosition[x_d].y / (x_u - x_d);b_l = -k_l * (x_d + x_u) / 2;for (i = x_d; i <= g_RightEdgeNum/*(x_d + x_u) / 2*/; i++){g_CenterPosition[i].x = i;g_CenterPosition[i].y = k_l * i + b_l;}}else if (r_far_turn == 1){g_CenterNum = g_LeftEdgeNum;g_RightEdgeNum = x_d;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i <= x_d; i++){g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;}k_r = 2 * (161 - g_CenterPosition[x_d].y) / (x_u - x_d);b_r = 161 - k_r * (x_d + x_u) / 2;for (i = x_d; i <= g_RightEdgeNum/*(x_d + x_u) / 2*/; i++){g_CenterPosition[i].x = i;g_CenterPosition[i].y = k_r * i + b_r;}}//else if (l_ku_qian == 1)//{// g_CenterNum = g_LeftUp_x;// g_RightEdgeNum = g_LeftUp_x;// g_LeftEdgeNum = g_LeftDown_x;// DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)// int start = g_LeftDown_x;// int end_x = (g_LeftDown_x + g_LeftUp_x) / 2;// int end_y = (g_LeftDown_y + g_LeftUp_y) / 2;// k_l = (g_RightEdge[start].y - g_LeftUp_y) / (start - g_LeftUp_x);// b_l = g_LeftUp_y - k_l * g_LeftUp_x;// for (i = start; i < g_LeftUp_x+1; i++)// {// g_RightEdge[i].y = k_l * i + b_l;// }// for (i = 0; i < start; i++)// {// g_CenterPosition[i].x = i;// g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;// }// for (i = start; i < g_LeftUp_x; i++)// {// g_CenterPosition[i].x = i;// g_CenterPosition[i].y = (k_l-1) * i + b_l + 81 - g_RightEdge[start].y;// }// /*for (i = end_x; i < g_LeftUp_x; i++)// {// g_CenterPosition[i].x = i;// g_CenterPosition[i].y = -i + b_l + 81 - g_RightEdge[start].y;// }*/// }//else if (r_ku_qian == 1)//{// g_CenterNum = g_RightUp_x;// g_RightEdgeNum = g_RightDown_x;// g_LeftEdgeNum = g_RightUp_x;// DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)// int start = g_RightDown_x;// //int end_x = (g_LeftDown_x + g_LeftUp_x) / 2;// //int end_y = (g_LeftDown_y + g_LeftUp_y) / 2;// k_r = (g_LeftEdge[start].y - g_RightUp_y) / (start - g_RightUp_x);// b_r = g_RightUp_y - k_r * g_RightUp_x;// for (i = start; i < g_RightUp_x + 1; i++)// {// g_LeftEdge[i].y = k_r * i + b_r;// }// for (i = 0; i < start; i++)// {// g_CenterPosition[i].x = i;// g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;// }// for (i = start; i < g_RightUp_x; i++)// {// g_CenterPosition[i].x = i;// g_CenterPosition[i].y = (k_r + 1) * i + b_r + 81 - g_LeftEdge[start].y;// }//}//else if (l_ku_zhong == 1)//{// g_CenterNum = g_LeftUp_x;// g_RightEdgeNum = g_LeftUp_x;// g_LeftEdgeNum = g_LeftUp_x;// DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)// k_l = (161 - g_LeftUp_y) / (-g_LeftUp_x);// b_l = 161;// for (i = 0; i < g_LeftUp_x; i++)// {// g_RightEdge[i].y = k_l * i + b_l;// g_LeftEdge[i].y = k_l * i;// }// for (i = 0; i < g_LeftUp_x; i++)// {// g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;// g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;// }//}//else if (r_ku_zhong == 1)//{// g_CenterNum = g_RightUp_x;// g_RightEdgeNum = g_RightUp_x;// g_LeftEdgeNum = g_RightUp_x;// DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)// k_r = g_RightUp_y / g_RightUp_x;// for (i = 0; i < g_RightUp_x; i++)// {// g_LeftEdge[i].y = k_r * i;// g_RightEdge[i].y = k_r * i + 161;// }// for (i = 0; i < g_RightUp_x; i++)// {// g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;// g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;// }//}else{g_CenterNum = g_RightEdgeNum;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i < g_RightEdgeNum; i++){g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;}}/*g_CenterNum = g_RightEdgeNum;DEBUG_VAR(g_CenterNum, d)for (i = 0; i < g_RightEdgeNum; i ++){g_CenterPosition[i].x = g_RightEdge[i].x;g_CenterPosition[i].y = (g_RightEdge[i].y + g_LeftEdge[i].y) / 2;}*/}
代码较长，而且图像处理是一个工程文件，这里给出的是search.c文件中内容，即主要的图像处理文件。通过以上代码可以较好地处理包括正十字、斜十字、左右弯道，可以勉强处理车库问题，但由于难以稳定，在上文给出的代码中就被我注释掉了。下面给出处理效果图：
处理思路：
1、正十字：不论是十字前还是十字中，都需要寻找拐点。
（1）找到四个拐点则为正十字中，左右两边分别用上下拐点拟合直线来补出缺线；
（2）找到上面两个拐点则为正十字中，左右分别用上拐点与（0,0）、（0,161）拟合直线来补出缺线。
2、斜十字：
（1）若只找到右边两个拐点，则为左斜十字中（两拐点离车近）。
（2）而左斜十字前，即两“拐点”离车远的情况则不同。在四个拐点都没找到且不为左右斜十字中时，重新扫线二次找拐点（换了要求）。找到右边两个拐点先补出直线，方法与上面类似。再为左边拟合一个镜像的直线，最后再求取中线得出。
（3）右斜十字的方法同上。
3、弯道：
（1）近弯：若判断为左近弯，那么右边边界不变，通过右边界平移出一个y值为负的左边界，之后两者求中值即可。右近弯方法同上。
（2）远弯：判断为左远弯后，扫线找出一个x_d值，在此之下依旧相加除以二，在此之上的中心线拟合为直线。
4、入库
通过找寻斑马线，找到斑马线后找拐点来补线。建议通过控制开环入库，简单好用。
更优处理
自己的思路是无论直道、弯道、还是正、斜十字和车库，都是识别出道路类型后，最后进行处理。但这样多重的识别势必需要不同的辨识点来分辨，最常用的就是拐点。道路类型一多，很容易造成“串道”，比如十字成了弯道、车库成了弯道等等。
为什么会这样呢？是因为采用的中心求取思路非常简单粗糙，因为之前在边沿搜索的时候并没有区分两边，而是直接把一个白块的start认为是左边，end认为是右边 故中心数将与左右边的数相等，而中心位置直接由左右边相加除2所得。
另一种思路，在小车处于直道正中央时，处理这时的图像，此时左右边界线与理想中心线距离时相等的，记录每一行这种边界线与理想中心线之间的距离组成一个数组，姑且称这些距离为视距。这样在处理直道和弯道时可以不用辨识，使用同一种处理方法。直道不必多说，找每一行距离左边界线或者右边界线视距的点，即为中心点；弯道也是类似，但我自己也不清楚了。给出下图，看看有没有天才自己悟出来，哈哈哈哈
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