霍夫变换——斑马线探测利器，助力自动驾驶感知系统

人工智能

2023-09-15 00:53:20

霍夫变换：斑马线检测的利器

简介

在自动驾驶系统中，斑马线检测至关重要，因为它可以确保车辆与行人的安全交互。霍夫变换是一种图像处理技术，以其卓越的直线检测能力而闻名。本文将深入探讨霍夫变换在斑马线检测中的原理、实现和应用。

霍夫变换：揭秘原理

霍夫变换的核心思想是将图像中的点映射到参数空间，对于一条直线，参数空间由两部分组成：

ρ：直线到原点的距离
θ：直线与水平轴之间的夹角

霍夫变换的原理是通过累加图像中所有可能直线上的像素值，从而在参数空间中产生峰值。这些峰值对应于图像中存在的直线。

霍夫变换：斑马线检测的利器

利用OpenCV-Python实现霍夫变换斑马线检测涉及以下步骤：

图像预处理： 将图像转换为灰度并应用高斯滤波以减少噪声。
边缘检测： 使用Canny边缘检测器检测图像中的边缘。
霍夫变换： 使用OpenCV的霍夫变换函数检测图像中的直线。
聚类： 将检测到的直线聚类以形成斑马线。
绘制： 在图像上绘制检测到的斑马线。

示例代码：一睹芳华

以下是用OpenCV-Python实现霍夫变换斑马线检测的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 图像预处理
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 霍夫变换
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 50, maxLineGap=10)

# 聚类
clusters = []
for line in lines:
    for x1, y1, x2, y2 in line:
        if not any((abs(x2 - cluster['x2']) < 10 and abs(y2 - cluster['y2']) < 10) for cluster in clusters):
            clusters.append({'x1': x1, 'y1': y1, 'x2': x2, 'y2': y2})

# 绘制
for cluster in clusters:
    cv2.line(image, (cluster['x1'], cluster['y1']), (cluster['x2'], cluster['y2']), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('斑马线检测', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()