人行道检线算法

背景

• 项目要求，需要检测人行道斑马线，所以寻找相关检线算法，此文记录

方案

方案1: Hough检直线

• 参考road_lane_line_detection
• 步骤：
  • 过滤颜色（github教程中图片是车辆道路线，分为黄，白，所以只过滤留下黄白就行）；cv.inrange()造掩膜，cv.bitwise_and()去淹膜外背景。
  • 图片灰度化
  • 高斯模糊（平滑）：中心点的像素值为周围点像素值的加权平均，权值按照中心点为远点，其他点按照正太曲线上的位置分配权重
  • Canny算子进行边缘提取：
    • 高斯滤波图像去噪
    • 计算图像中每个像素的梯度（使用Sobel算子）
    • 非极大值抑制，对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的，是的话就保留。
    • 滞后阈值（双阈值），确定哪些边界是真正的边界。设置一高一低两个阈值，梯度大于高阈值的被认为是真的边界，低于低阈值的则被抛弃，在高阈值和低阈值之间的则看起是否与真的边界相连。
    • 掩膜选取感兴趣的区域
    • 在检测到边缘并掩膜后的图片上Hough检测直线并画线
    • 图片加权（initial_img α + img β + λ， img为加上线后的图片，只有线有颜色，其他全为0，initial_img为原始图片）

> - tips：
    - draw_line中他因为场景需要（高速隔离道，就是一个梯形），把线分成了左右两组;所以想找人行道斑马线的时候，需要把draw_line改一下
    - 而且他的region_of_interest为梯度形状的

• 扩充参考：

  • Canny边缘检测原理
  • Hough变换原始形式-直线检测
  • OpenCV-Python 霍夫直线检测-HoughLinesP函数参数

• 检测结果

  • 官方检测图片
  • 跑斑马线的效果并不好，只能检查出几条线，调整了：
    • min_line_length = 10 -> 200
    • draw_lines -> draw_lines_1(画出所有的直线)
    • filter_colors里面白色的阈值从200->185
  • 斑马线原图
    
  • 检测图片