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基于阈值的车道标记

在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。...我们的关键任务是识别图片中属于车道的像素，为此我们使用了“颜色阈值”的概念。 梯度阈值 在Canny Edge Detection中，我们采用了整体梯度，这有助于我们检测强度或颜色急剧变化的区域。...因此，ax方向梯度比ay方向更有意义。采取单独的x、y梯度大小或方向，都有相应的优点。我们可以应用不同的阈值以达到期望的结果。...我们可以将其用作在哪里搜索线的起点。从这一点开始，我们可以使用围绕线心放置的滑动窗口来查找并跟随线直到框架的顶部。...在视频的下一帧中，我们无需再次进行盲目搜索，而只需在前一行位置周围的空白处搜索即可。 ? 测量曲率 一旦多项式通过车道线拟合，就可以使用Curvdist（）函数计算其曲率半径。

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基于阈值的车道标记

在这篇文章中，我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上，并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正，这里就不作详细介绍了。...我们的关键任务是识别图片中属于车道的像素，为此我们使用了“颜色阈值”的概念。 梯度阈值 在Canny Edge Detection中，我们采用了整体梯度，这有助于我们检测强度或颜色急剧变化的区域。...因此，ax方向梯度比ay方向更有意义。采取单独的x、y梯度大小或方向，都有相应的优点。我们可以应用不同的阈值以达到期望的结果。...对于这个特定的项目，我在HLS色彩空间中使用了X方向梯度和S通道来应用阈值。 透视变换（如前一篇文章中所述）被应用于生成的二进制图像以获得鸟瞰图。在2D图像中，对象距视点越远显得越小。...我们可以将其用作在哪里搜索线的起点。从这一点开始，我们可以使用围绕线心放置的滑动窗口来查找并跟随线直到框架的顶部。

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    使用 HLS 的 FPGA 的边缘检测

    在本项目中，我们将研究如何使用 HLS 构建 Sobel 边缘检测 IP 核，然后将其包含在我们选择的 Xilinx FPGA 中。...为此，将两个卷积滤波器应用于原始图像，然后组合这些卷积滤波器的结果以确定梯度的大小。...HLS::AddWeighted - 允许使用来自垂直和水平 Sobel 算子的结果来执行结果幅度计算。上面这些不是我们将使用的所有 HLS 函数，我们还需要使用其他函数。...用于C和Co仿真的输入测试图像 仿真Sobel的结果 有了仿真结果，我们就可以导出内核并将其添加到 Vivado 硬件设计中。...但是，在我们执行此操作之前，还需要检查分析、在 Vivado HLS 中查看并确认两个 Sobel 函数并行运行的结果。

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    使用OpenCV+Python进行Canny边缘检测

    如果我们不去除噪声，算法可能会将图像中的噪声块误认为边缘并错误地标记它们。 OpenCV 使用 sigma = 1 的 5x5 高斯核作为降噪步骤。...我已经创建了这个内核的 3D 可视化，可以在下面看到。当应用于我们的图像时，还包含了此过滤器的效果。...OpenCV 使用 3x3 Sobel 内核来确定水平方向的导数，然后将其转置以确定垂直方向的导数，这些导数可用于在所需的四个方向上找到我们的边缘。...接下来，我们将每个边缘的强度梯度与两个阈值进行比较，如果边缘的强度梯度大于最大阈值，则将其标记为强（或确定）边缘；相反，如果边缘的强度梯度小于最小阈值，则将其丢弃。...滞后边缘跟踪 到目前为止，我们已经确定了两种类型的边缘：弱边和强弱。我们知道强边缘是我们选择最大阈值的最终结果的一部分，但是，我们不太确定如何处理弱边缘。

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    你知道卷积是如何发挥作用的吗？使用opencv4 解剖卷积功能

    在原始图像的每个 （x，y）坐标处，我们停止并检查位于图像内核中心 的像素附近 。然后，我们采用该像素邻域，将 其与内核卷积，并获得单个输出值。...回想一下，我们将计算“围绕”内核当前所在的输入图像的中心（x，y）坐标“居中” 。 这意味着对于沿着图像边界落下的像素，没有“中心”像素之类的东西。 空间尺寸的减小仅仅是将卷积应用于图像的副作用。...注意：拉普拉斯算子对于检测图像中的模糊也非常有用。 最后，我们将 在 第71-80行定义两个Sobel滤波器。第一行（71-74行）用于检测 图像梯度的垂直变化。...卷积运算符当然可以应用于RGB（或其他多通道图像），但是为了简单起见，在本博文中，我们仅将滤镜应用于灰度图像。...使用Sobel运算符查找垂直边缘： 图11：利用Sobel-x内核查找垂直图像 并使用Sobel查找水平边缘： 图12：使用Sobel-y运算符和卷积查找图像中的水平梯度 卷积在深度学习中的作用

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    十八.图像锐化与边缘检测之Scharr算子、Canny算子和LOG算子

    - https://blog.csdn.net/eastmount ---- 一.Scharr算子 由于Sobel算子在计算相对较小的核的时候，其近似计算导数的精度比较低，比如一个3x3的Sobel算子...Scharr算子同Sobel算子的速度一样快，但是准确率更高，尤其是计算较小核的情景，所以利用3x3滤波器实现图像边缘提取更推荐使用Scharr算子。...Scharr算子又称为Scharr滤波器，也是计算x或y方向上的图像差分，在OpenCV中主要是配合Sobel算子的运算而存在的，其滤波器的滤波系数如下： Scharr算子的函数原型如下所示，和Sobel...Canny算子的实现步骤如下： 1.使用高斯平滑（如公式所示）去除噪声。 2.按照Sobel滤波器步骤计算梯度幅值和方向，寻找图像的强度梯度。...对于每个像素点，它进行如下操作： 1）将其梯度方向近似为以下值中的一个，包括0、45、90、135、180、225、270和315，即表示上下左右和45度方向。

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    Canny边缘检测算法（基于OpenCV的Java实现）

    Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。...image.png 其中G为梯度强度， theta表示梯度方向，arctan为反正切函数。下面以Sobel算子为例讲述如何计算梯度强度和方向。...但是这里我们并不关心另外的一个\pi的情况，我们只关心其所在直线（这在后文中会提到，也就是非极大值抑制），所以无需多考虑。 X方向梯度图： ? Y方向梯度图： ? X、Y方向梯度融合效果： ?...需要注意的是，如何标志方向并不重要，重要的是梯度方向的计算要和梯度算子的选取保持一致。...如果边缘像素的梯度值高于高阈值，则将其标记为强边缘像素；如果边缘像素的梯度值小于高阈值并且大于低阈值，则将其标记为弱边缘像素；如果边缘像素的梯度值小于低阈值，则会被抑制。

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    Canny算子–边缘检测

    Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。...其中G为梯度强度， theta表示梯度方向，arctan为反正切函数。下面以Sobel算子为例讲述如何计算梯度强度和方向。...图3-1 Sobel算子的方向 若图像中一个3×3的窗口为A，要计算梯度的像素点为e，则和Sobel算子进行卷积之后，像素点e在x和y方向的梯度值分别为： 其中*为卷积符号，sum表示矩阵中所有元素相加求和...像素点P的梯度方向为theta，则像素点P1和P2的梯度线性插值为： 因此非极大值抑制的伪代码描写如下： 需要注意的是，如何标志方向并不重要，重要的是梯度方向的计算要和梯度算子的选取保持一致。...如果边缘像素的梯度值高于高阈值，则将其标记为强边缘像素；如果边缘像素的梯度值小于高阈值并且大于低阈值，则将其标记为弱边缘像素；如果边缘像素的梯度值小于低阈值，则会被抑制。

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    让车辆“学会”识别车道：使用计算机视觉进行车道检测

    事实证明，使用计算机视觉技术可以识别道路上的车道标记。我们将介绍如何使用各种技术来识别和绘制车道的内部，计算车道的曲率，甚至估计车辆相对于车道中心的位置。...我们首先开始探索应该采用哪些颜色空间来增加探测车道的机会，并促进梯度阈步骤的任务。 颜色阈值 我们用不同的颜色空间进行实验，看看在最有效的车道线路分离上应该使用哪些颜色空间和通道: ?...简单通道检测地址：https://github.com/kenshiro-o/CarND-LaneLines-P1 下面的代码展示了我们如何在HLS上为白色和黄色（我们的车道颜色）设置阈值，并产生二进制图像...梯度阈值 我们使用Sobel运算符来识别梯度，它表示图像中颜色强度的变化。较高的值表示强烈的颜色变化。 我们已经决定使用LAB的L通道作为我们的单通道图像，作为下面的sobel函数的输入。...v=fJBHd5S6jgo&feature=youtu.be 结论 我们已经介绍了如何执行摄像机标定，颜色和梯度阈值，以及透视变换和滑动窗口来识别车道线。

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    使用Python+OpenCV进行图像处理（二）| 视觉入门

    上图中的图像示例，可以更直观的理解不同阈值化类型之间的区别。 只取一个阈值并将其应用于图像的所有部分并不能满足我们的全部需求。...如果我们有一张在多个不同区域亮度差异较多的图片这种情况，将一个值应用于整个图像一般不利于我们的图像处理任务。其对应更好的方法是对图像的每个部分使用不同的阈值。...梯度（Gradient） 在数学中，梯度用于几何地表示多变量函数图形的斜率。由于它是一个向量值函数，代表着方向和大小两种属性。在这里，我们也可以将同样的概念引入到图像的像素值中。...通过函数cv2.addWeighted()对sobel_x和sobel_y的两种过滤器加权求和，可以实现两个方向上的梯度求解及图像滤波。上述代码中两种过滤器设定了相同的权重。...梯度滤波(MORPH_CGRADIENT)运算是计算扩张结果图与腐蚀结果图之差。

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    Task06 边缘检测

    边缘是图像强度函数快速变化的地方 6.1.2 如何检测边缘？ 为了检测边缘，我们需要检测图像中的不连续性，可以使用导数来检测不连续性。 ?...表示卷积操作 【例1】下面以Sobel算子为例讲述如何计算梯度 x和y方向的Sobel算子分别为： ? 若图像 ?...Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。...表示梯度方向， ? 为反正切函数。通过上式我们可以得到一个梯度矩阵 ? 和方向矩阵 ? 。 【例3】角度的计算 见下图，假设 ?...需要通过（2）式求出的 ? 进行近似，分类到这四条线或四个角度中。 比如计算出的 ? 度,则应将其归类到90--270度方向 ?

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    Python 搭建车道智能检测系统

    （1）边缘特征提取： 边缘特征的提取使用的是多种边缘检测算法，其中包括Sobel单方向梯度算子函数、hls阈值分割、lab阈值分割、luv阈值分割、Sobel多方向阈值分割、Sobel多方向梯度算子函数...功能模块的程序实现 3.1 图像处理模式识别部分： （1）sobel算子函数单方向梯度边缘检测： Sobel算子是一种一阶微分算子，它利用像素邻近区域的梯度值来计算1个像素的梯度，然后根据一定的绝对值来取舍...Sobel算子使用的是3*3算子模板。这里分别用的是x方向的和多方向的不同计算阈值算子。最终运算结果是一幅边缘幅度图像。...gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) 21 # 计算x和y的梯度 22 sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F....Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=sobel_kernel) 38 # 计算梯度大小 39 gradmag = np.sqrt(sobelx ** 2

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    详解车道线检测算法之传统图像处理

    计算机视觉基础 在正式开始算法之前，我们先简单补充些计算机视觉的基础知识。已有基础的童鞋，可以略过直接看算法。...色彩空间 不同色彩空间对颜色采用不同的表示方式，我们最常用的是RGB色彩空间，除此之外还有HLS、HSV、YUV、Lab色彩空间等。我们可以针对个人需求，转换到适合的彩色空间中处理。 ?...具体来说，例如在RGB色彩空间中，R红色是表示在一个区间内的连续数值；我们通过设置[min, max]值区间，将大小位于该区间内的数值保留，不在该区间的数值统一设置为0。...具体思路是，先读取两组坐标（例如原图像的四点坐标和目标图像的四点坐标），计算变换矩阵；然后根据变换矩阵对图像进行透视变换，并输出到目标图像。...首先读取两个坐标数组，计算变换矩阵；然后根据变换矩阵对原图进行透视变换，并输出到目标画布。 确定相机内参和畸变参数的过程就叫做相机标定。

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    OpenCV 滤波与卷积之 —— 梯度和导数

    本文摘录OpenCV 中的卷积、滤波相关操作内容，重点介绍 Opencv 中的梯度操作。 梯度和导数 平滑一般也称“模糊”，是一种简单而又常用的图像处理操作。...scale=1[, # 计算的导数值的可选缩放因子; 默认情况下，不应用缩放 delta=0[, borderType]]]]]) → dst Sobel 算子 ddepth 支持选项：...示例代码 img = mt.cv_rgb_imread('img1.jpg', gray=False) x0y1 = cv2.Sobel(img, -1, 0, 1) x1y0 = cv2.Sobel(...'], [x2y0k7, 'x2y0k7'], [x3y3k7, 'x3y3k7']) 为了更好地理解Sobe1算子，我们必须明确它不是真正的导数，因为它定义在离散空间上。...Scharr滤波器 对于3×3的Sobel滤波器，梯度角距离水平或垂直方向越远，误差越明显。

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    分水岭算法及案例

    现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕 山，山围水的情形。当然在需要的时候，要人工构筑分水岭，以防集水盆之间的互相穿透。...而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间隔或 都是连通的关系，就是我们可爱的分水岭（watershed）。...第一步：读入彩色图像，将其转化成灰度图像 clc; clear ; close ; rgb = imread('pears.png'); if ndims(rgb) == 3 I = rgb2gray(...(rgb); title('原图'); subplot(1, 2, 2); imshow(I); title('灰度图'); 第2步：方法1：将梯度幅值作为分割函数 使用Sobel边缘算子对图像进行水平和垂直方向的滤波...第一种方法是直接对梯度幅值图像使用分水岭算法 hy = fspecial('sobel'); hx = hy'; Iy = imfilter(double(I), hy, 'replicate'); Ix

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    十七.图像锐化与边缘检测之Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian算子

    图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。通常使用灰度差分法对图像的边缘、轮廓进行处理，将其凸显。...- https://blog.csdn.net/eastmount 一.Roberts算子 Roberts算子又称为交叉微分算法，它是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。...Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念，认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的，距离越近的像素点对应当前像素的影响越大，从而实现图像锐化并突出边缘轮廓。...在算法实现过程中，Laplacian算子通过对邻域中心像素的四方向或八方向求梯度，再将梯度相加起来判断中心像素灰度与邻域内其他像素灰度的关系，最后通过梯度运算的结果对像素灰度进行调整。...对卷积运算的结果用适当的衰弱因子处理并加在原中心像素上，就可以实现图像的锐化处理。

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    Python 图像处理实用指南：1~5

    我们将主要关注用于计算图像梯度/导数的空间滤波技术，以及如何将这些技术用于图像中的边缘检测。首先，我们将从使用一阶（偏）导数的图像梯度的基本概念开始，如何计算离散导数，然后讨论二阶导数/拉普拉斯算子。...接下来，我们将了解如何使用不同的过滤器（sobel、canny、LoG等）并将其与图像卷积以检测图像中的边缘。...在本节中，让我们讨论如何计算图像导数、梯度和拉普拉斯函数，以及它们为什么有用。...下一个 Python 代码片段展示了如何分别使用scikit-image的filters模块的sobel_h()、sobel_y()和sobel()函数来查找水平/垂直边缘，并使用 Sobel 运算符计算梯度大小...计算梯度的大小和方向：然后对图像应用 Sobel 水平和垂直滤波器，以计算每个像素的边缘梯度大小和方向，如前所述。

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    基于OpenCV的图像梯度与边缘检测！

    Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。...其中为梯度大小， 表示梯度方向，为反正切函数。通过上式我们可以得到一个具有梯度大小和方向的矩阵。如下图： ? 角度的确定： 得到的角度一般不在前边指定的放个方向上，我们需要将角度分类到八个方向中。...如果该点是方向上的局部最大值，则保留该点 如果不是，则将其置为0 对图像进行梯度计算后，仅仅基于梯度值提取的边缘仍然很模糊。对边缘有且应当只有一个准确的响应。...所以，通常将ddepth值设置为“cv2.CV_8U”，并使用函数cv2.convertScaleAbs()对函数cv2.Sobel()的计算结果取绝对值。...“cv2.CV_64F”，并对函数cv2.Scharr()的计算结果取绝对值。

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    OpenCV与图像处理（二）

    阈值分割方法的核心在于如何寻找适当的阈值。最常用的阈值方法是基于灰度直方图的方法，如最大类间方差法(OTSU)、最小误差法、最大熵法等，直方图表示图像中具有每种灰度级的像素的个数。...Canny算子求边缘的具体算法步骤如下： 1. 用高斯滤波器平滑图像． 2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向. 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制. 4....) # Sobel检测:普通一阶差分，基于寻找梯度强度，边缘提取 # ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F # sobel 水平方向边缘检测 x = cv2.Sobel(gray...Sobel(gray,cv2.CV_16S,0,1,ksize=3) # 将像素点进行绝对值计算 sobely_img = cv2.convertScaleAbs(y) # sobel边缘检测，两个方向图像加权混合...边缘检测，两个方向同时进行检测 sobel_edges = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,1,1,ksize=3) # 将像素点进行绝对值计算 sobel_img = cv2.convertScaleAbs

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