cv2 python 获取斑马线_opencv 斑马线，条纹检测

斑马线检测基于OpenCV

效果不是很好

设置DEBUG变量为True时会输出每一步图像用于逐帧debug和调参(按下任意键或者按住不放下一步)，设为False则只画最后结果图。

红色方框是判断为斑马线的滑窗，紫色方框是最终输出的斑马线位置(紫框计算目前默认了图内只会出现一条斑马线)

github: https://github.com/TomMao23/ZebraCrossing_Detection

基本思路

总结斑马线的四个特征：

梯度一致性

等间隔

多根线

斑马线比车道线宽

梯度一致性和等间隔是两个强分类特征，其中梯度一致性特征易召回，等间隔特征强精度。目前算法未使用等间隔特征，主要利用梯度一致，另外两个特征辅助。

转逆透视图, 中值滤波，开运算，闭运算预处理后Canny边缘检测，对边缘检测图用sobel求横纵梯度，得到梯度的模值和方向(方向归为0到90度, 即不区分正反)，先过滤梯度太小的点。在滑窗内统计0:70度间隔5度的点直方图，取峰值方向的点数作为判断量，高于阈值判为斑马线。

问题及当前解决思路

过滤减速带：减速带同样具有梯度一致性，等间隔和线多的三个特征，但是有线短的特点，所以滑窗高度取得越大减速带越容易过滤，这是永远管用的。另一方面, 减速带是黄色(红+绿)黑色相间的，所以单使用蓝色通道而不是正常RGB转成的灰度图可以大大衰减减速带的梯度影响。

开运算有两个作用：能够减少噪点，可以利用斑马线比车道线更宽的特点用多iterations参数的开运算在保留斑马线的同时直接去除车道线干扰(缺点：若

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