基于图像处理的线跟随器

Question

我开始研究线跟随者项目，但我需要使用图像处理技术。我有一些想法需要考虑，但我想要一些意见，因为我想澄清一些疑问。这是我解决这个问题的方法：我首先读取图像，然后应用阈值来检测对象（线）。我进行颜色过滤然后进行边缘检测。在此之后，我开始进行图像分类以检测所有线，然后将这些线外推到仅输出/检测平行线（如车道检测算法）。通过这条平行线，我可以计算中心，以保持我的车辆居中和转弯的角度。

我不知道路径中的角度，所以系统必须能够转动任何角度，这就是我计算角度的原因。我已经包含了一个转弯线的图片，这是我要处理的那种转弯。我已经设法实现了几乎所有的东西。我的主要问题是角度的变化，基本上是转弯。在检测到平行线后，如何让我的系统知道什么时候转弯？问题可能有点令人困惑，但基本上，只要角度接近零，车辆就会向前移动。但是当车辆接近转弯时，它可能会检测到两组平行线。也许我可以定义检测线的长度，以确定车辆是否必须向前移动？

任何想法都将不胜感激。

Answer 1

如果您有两条线（每条路径的中心线）：

y1 = m1 * x + b1
y2 = m2 * x + b2

当你选择x使得y1和y2相等时它们相交（如果它们当然不平行，那么m1！= m2）

m1 * x + b1 = m2 * x + b2

（做一堆代数）

x  = (b2 - b1) / (m1 - m2)
(y should be the same for both line formulas)

当你接近这一点时，切换线。

注意：这不会处理完美垂直线的情况，因为它们具有无限斜率，并且没有y截距 - 因为它可以看到parametric form of lines。每行有2个方程式：

x = f1(t1)
y = f2(t1)

和

x = f3(t2)
y = f4(t2)

设置f1(t1) == f3(t2)和f2(t1) == f4(t2)以查找非平行线的交点。然后将t1插入第一行公式，以查找(x, y)

Answer 2

基本上answer到Lou Franco解释了如何获得每条路径的两条中心线的交点，然后该路口是开始轮到你的好地方。

我会添加一个关于如何计算路径中心线的建议。

根据我的经验，当处理从图像中提取的线条的浮点表示时，这些线条实际上从不平行，它们通常只是在图像外部（可能很远）处相交。

以下C ++函数bisector_of_lines的灵感来自于CGAL source code中找到的方法bisector_of_linesC2。

一条线表示为a*x+b*y+c=0，以下函数 构造两行p和q的平分线。

line p is pa*x+pb*y+pc=0

line q is qa*x+qb*y+qc=0

平分线的a，b，c是函数的最后三个参数：a，b和{{1} }。

在一般情况下，平分线具有矢量的方向，该矢量的方向是两条线的归一化方向的总和，并且通过c和p的交点。如果q和p是平行的，则平分线被定义为与q具有相同方向的线，与p和{的距离相同{1}}（请参阅CGAL::Line_2<Kernel> CGAL::bisector的官方CGAL文档。）

p