提取向上的车道线

Question

我们尝试检测行驶轨迹上的车道线（并使用此信息作为即将到来的方向）。

我们当前使用以下（简化）步骤：

1. 二进制：使用二进制阈值转换输入

2. 裁剪：裁剪感兴趣的区域（当前仅在图像的下半部分）

3. Canny：：检测边缘并将其与HoughLinesP分组

4. 向上的线和结束线：仅保留斜率最大的线-忽略水平线

5. 结果：：找到连接的组件并通过每行拟合二次函数

这通常可以正常工作（示例：straight.png，left.png），但是如果没有移除水平连接线（例如：problems.png-右下和左下），则会出现问题。 在这种情况下，两条线和连接被解释为一个连接的组件。

由于我们的观点可以从左向右倾斜很多（摄像机安装在跑步的人身上），因此很难为向上指向的线定义倾斜阈值。

是否有更好的方法来消除非向上指向的轨迹线？ 作为当前使用canny的解决方案，霍夫变换和斜率滤波对于曲线不是最佳的，有时根本不起作用（如上所述）。

是否可以通过形态学操作将裁剪后的图像直接移到分隔的线条上？ 与this example类似。 我知道我们没有严格的水平线，这会使任何合适的内核变得更加复杂（我认为）。

当前，我们尝试使用透视变换来获得赛道上的鸟瞰图。 这应该有助于区分水平指向和向上指向的线条。

另一个小问题是，行太短会导致近似的二次函数不正确（problems.png和straight.png中的最左行）。这可能很容易解决（通过将最少的像素数计算为跟踪线即可将其计算在内），并且不应该成为此问题的一部分。

编辑（回答vlad_tepesch的问题）

曲线是什么？它们是否应该成为您的车道模型的一部分？

我们显然希望检测行驶轨迹的曲线-因为方向估计需要此曲线。但是我们想忽略（删除）问题.png示例底部的水平连接曲线。

4./6。校正-相机失真

我将再看一下整改，直到现在我推迟了整改，因为我认为这并不重要。

7.3如果段之间的重叠被忽略了多少个像素（组像素数）

只绘制一组中的所有线并检查非零像素数吗？

10。车道通常不是二次的-而是看int复数形式-这可能会导致过大杀伤力，因此可能改用三阶多项式

我明白你的意思。类固醇目前不在范围内，但我会记住它们。 如果我们使用更复杂的拟合，您将如何进行方向估计？ 目前，我们仅使用第二次多项式的第一个系数来估计弯曲方向（以及曲率度以区分曲线和笔直部分）。

可选的更高级

好点，我们已经考虑过对多个帧取平均结果。我也把这个建议留在脑海里。

直接

左

问题

Answer 1

似乎您真正的问题是过滤和连接步骤。因为您滤除了许多水平分量，所以为了连接未滤波的近乎垂直的线，只剩下次优段。

曲线是什么？它们是否应该成为您的车道模型的一部分？ 起初我不认为，但它仅在分组阶段产生影响。

我建议采取以下步骤

1. 作物
2. binary（为什么在将要裁剪的图像部分进行二值化时浪费处理时间）
3. canny（也许尝试使用垂直Sobel以获得水平边缘）
4. 考虑纠正以纠正相机失真
5. HoughLinesP
6. 如果您决定不校正输入图像，则至少校正输出线的坐标
   从处理时间的角度来看，这可能是更理想的选择-但是，根据摄像头失真的强度，霍夫线检测器产生的最佳结果会较差
7. 连接导线，无论其方向如何
   1. 我会首先尝试以下
   2. 为每个路段计算一条线（点，方向）
   3. 找到具有相似参数的线并检查线段的距离
   4. 如果距离足够近，请将其分组为线组
   5. 最后，您应该有一些带有某些属性的线组，您可以计算这些属性以评估质量
      1. 该组中有多少行/段
      2. 该组有多少像素（所有线段的长度之和）
      3. 如果忽略段之间的重叠有多少像素（组像素数）
      4. 线组（某种组线段）上最左边/最右边的像素
      5. 填充率（组线长/组像素数）
   6. 在此之后，不再需要对线段进行分组并将它们分配给组，但是我会保留计算出的属性。
8. 如果弯道应该是车道的一部分，那么我会尝试寻找在最后继续找到的组并将其合并的组。
   这样可以防止交叉线合并。
9. 根据需要过滤组
10. 拟合。
    1. 车道通常不是二次的
    2. 改用int复数形式
    3. 这可能会导致过大杀伤力，因此可能改用三阶多项式

可选的更高级

1. 最后保留所有组
2. 仅在输出级别进行过滤
3. 在下一帧中，将旧组与新组进行匹配，并对模型进行一些跟踪和真实性检查。