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背景介绍
畸变校正 透视变换 Sobel滤波 直方图峰值检测 滑动窗口搜索 曲线拟合 覆盖检测车道 应用于视频
畸变矫正
相机镜头扭曲入射光以将其聚焦在相机传感器上。尽管这对于我们捕捉环境图像非常有用，但它们最终往往会稍微不准确地扭曲光线。这可能导致计算机视觉应用中的测量不准确。然而，我们可以很容易地纠正这种失真。 我们可以使用棋盘格来标定相机然后做畸变校正：
畸变矫正
测试视频中使用的相机用于拍摄棋盘格的 20 张照片，用于生成畸变模型。我们首先将图像转换为灰度，然后应用cv2.findChessboardCorners()函数。我们已经知道这个棋盘是一个只有直线的二维对象，所以我们可以对检测到的角应用一些变换来正确对齐它们。用 cv2.CalibrateCamera() 来获取畸变系数和相机矩阵。相机已校准！
然后，您可以使用它cv2.undistort()来矫正其余的输入数据。您可以在下面看到棋盘的原始图像和校正后的图像之间的差异：
实现代码：
def undistort_img():# Prepare object points 0,0,0 ... 8,5,0obj_pts = np.zeros((6*9,3), np.float32)obj_pts[:,:2] = np.mgrid[0:9, 0:6].T.reshape(-1,2)# Stores all object points & img points from all imagesobjpoints = []imgpoints = []# Get directory for all calibration imagesimages = glob.glob('camera_cal/*.jpg')for indx, fname in enumerate(images):img = cv2.imread(fname)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (9,6), None)if ret == True:objpoints.append(obj_pts)imgpoints.append(corners)# Test undistortion on imgimg_size = (img.shape[1], img.shape[0])# Calibrate cameraret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, img_size, None,None)dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)# Save camera calibration for later usedist_pickle = {}dist_pickle['mtx'] = mtxdist_pickle['dist'] = distpickle.dump( dist_pickle, open('camera_cal/cal_pickle.p', 'wb') )def undistort(img, cal_dir='camera_cal/cal_pickle.p'):#cv2.imwrite('camera_cal/test_cal.jpg', dst)with open(cal_dir, mode='rb') as f:file = pickle.load(f) mtx = file['mtx']dist = file['dist']dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)return dstundistort_img()img = cv2.imread('camera_cal/calibration1.jpg')dst = undistort(img) # Undistorted image
这是应用于道路图像的失真校正。您可能无法注意到细微的差异，但它会对图像处理产生巨大影响。
透视变换
在相机空间中检测弯曲车道并不是很容易。如果我们想鸟瞰车道怎么办？这可以通过对图像应用透视变换来完成。这是它的样子：
透视变换
注意到什么了吗？通过假设车道位于平坦的 2D 表面上，我们可以拟合一个多项式，该多项式可以准确地表示车道空间中的车道！这不是很酷吗？
您可以使用cv2.getPerspectiveTransform()函数将这些变换应用于任何图像，以获取变换矩阵，并将cv2.warpPerspective()其应用于图像。下面是代码：
def perspective_warp(img,dst_size=(1280,720),src=np.float32([(0.43,0.65),(0.58,0.65),(0.1,1),(1,1)]),dst=np.float32([(0,0), (1, 0), (0,1), (1,1)])):img_size = np.float32([(img.shape[1],img.shape[0])])src = src* img_size# For destination points, I'm arbitrarily choosing some points to be# a nice fit for displaying our warped result# again, not exact, but close enough for our purposesdst = dst * np.float32(dst_size)# Given src and dst points, calculate the perspective transform matrixM = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)# Warp the image using OpenCV warpPerspective()warped = cv2.warpPerspective(img, M, dst_size)return warped
Sobel滤波
在之前的版本中，我使用颜色过滤掉了车道线。然而，这并不总是最好的选择。如果道路使用浅色混凝土代替沥青，道路很容易通过彩色滤光片，管道会将其感知为白色车道线，此方法不够稳健。
Sobel滤波
相反，我们可以使用类似于边缘检测器的方法，这次过滤掉道路。车道线通常与道路具有高对比度，因此我们可以利用这一点。之前版本 1 中使用的Canny边缘检测器利用Sobel 算子来获取图像函数的梯度。OpenCV 文档对它的工作原理有很好的解释。我们将使用它来检测高对比度区域以过滤车道标记并忽略道路。
我们仍将再次使用 HLS 色彩空间，这一次是为了检测饱和度和亮度的变化。sobel 算子应用于这两个通道，我们提取相对于 x 轴的梯度，并将通过梯度阈值的像素添加到表示图像中像素的二进制矩阵中。这是它在相机空间和车道空间中的样子：
直方图峰值检测
我们将应用一种称为滑动窗口算法的特殊算法来检测我们的车道线。但是，在我们应用它之前，我们需要为算法确定一个好的起点。如果它从存在车道像素的位置开始，它会很好地工作，但是我们如何首先检测这些车道像素的位置呢？其实很简单！
直方图峰值检测
我们将获得图像相对于 X 轴的直方图。下面直方图的每个部分都显示了图像每列中有多少个白色像素。然后我们取图像每一侧的最高峰，每条车道线一个。这是直方图的样子，在二值图像旁边：
滑动窗口搜索
滑动窗口算法将用于区分左右车道边界，以便我们可以拟合代表车道边界的两条不同曲线。
滑动窗口搜索
算法本身非常简单。从初始位置开始，第一个窗口测量有多少像素位于窗口内。如果像素数量达到某个阈值，它将下一个窗口移动到检测到的像素的平均横向位置。如果没有检测到足够的像素，则下一个窗口从相同的横向位置开始。这一直持续到窗口到达图像的另一边缘。
落在窗口内的像素被赋予一个标记。在下图中，蓝色标记的像素代表右侧车道，红色标记的像素代表左侧：
曲线拟合
项目的其余部分非常简单。我们分别使用 对红色和蓝色像素应用多项式回归np.polyfit()，然后检测器就完成了！
曲线拟合
这是曲线的样子：
绘制检测车道
这是检测系统的最后一部分，用户界面！我们只需创建一个覆盖层来填充检测到的车道部分，然后我们最终可以将其应用于视频。一旦应用于视频检测，您应该会看到以下输出：
绘制检测车道
结论
就是这样，一个基本的弯曲车道检测器！它比以前的版本好得多，它甚至可以处理弯曲的车道！但是，它仍然会在一定程度上受到阴影和道路纹理剧烈变化的影响。在我的下一个车道检测项目中，我们将使用一些机器学习技术来开发一个非常强大的车道和车辆检测系统，谢谢！
结论
完整代码：
https://github.com/kemfic/Curved-Lane-Lines/blob/master/P4.ipynb
参考链接：
https://www.hackster.io/kemfic/curved-lane-detection-34f771
下载1：Pytorch常用函数手册
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