双车组三轮图像处理总结：18cm三轮摄像头图像处理

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了双车组三轮图像处理总结：18cm三轮摄像头图像处理，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4245字，纯文字阅读大概需要7分钟。

内容图文

LeviKing98 2021-04-11 Sunday ?

前言

或许是有幸，参加了第十五届智能车竞赛，在这一年里，经历了很多，少有满意，认识了很多人，感谢相识。
比赛将要结束，我也将离智能车越来越远。但毕竟也曾热爱、付出过，希望能把我的一些经验写下来，至少留下一个痕迹，也能给一些准备比赛或像参加比赛的选手提供一些帮助。

可能由于疫情原因，比赛不仅提前了，而且准备时间还相比之前减少了很多，因此第十五届智能车竞速赛的赛道元素相比去年删去了一些，而仅仅新加了一个车库元素。因此，在图像方面，负担减轻了很多。

车模基本参数：

车模：F车模
摄像头：130°普通无畸变摄像头
高度：摄像头镜面中心高度18.5cm
前瞻：前瞻2.5-3m

一.扫线方式

感谢聪聪在八领域方面的帮助@zcc。八领域实现原理在网上可以很容易找到，不再赘述。

主要讲一讲我是如何使用八领域的。

1.寻找赛道

1）种子寻找

定一个底行初始位置，从中间分别向两边寻找边线的种子。

2）八领域寻线

利用八领域，由种子生长出整条边界。

3）在边界中提取边线

通过遍历八领域得到的连续边界，提取出用于计算中值的边线。

图中，左边蓝线与右边绿线为每行的边线，下图为分离图：

4）计算中值

2.赛道信息提取

1）边界生长方向信息

可以把领域的生长方向记录下来，作为边界的特征之一

2）拐点的寻找

【①直角型拐点】

直角型拐点的特征较为明显，边界在直角的顶点会急剧转向接近90°的另一个方向，常出现在十字中。
拿十字举例：

• 二值图：

^{▲ 二值图}

• 边界图：

^{▲ 边界图}

• 搜索边界方向：

可以通过边界生长方向的变化来寻找：

^{▲ 搜索边界方向}

• 搜索斜率突变：

或者通过斜率的突变来寻找：

^{▲ 通过斜率来搜索}

【②圆弧形拐点】

因为赛道弯曲形成的拐点，回拐的程度较小，常出现在弯道或环岛中。拿小弯举例：

• 二值图：

^{▲ 二值图}

• 边界图：

^{▲ 边界图}

• 拐点位置：

^{▲ 拐点位置}

3）边界的方差（或绝对值）计算

【①最小二乘法】

这里使用最简单的拟合一次函数曲线的最小二乘法，网上很多教程与实例，不再赘述。

用最小二乘法拟合出的直线计算与边界像素点的方差（或绝对值）

如图所示，可以直观看出像素点偏移直线程度。

4）边界的斜率

由最小二乘法得到的一次函数得到边界的总体斜率。

二.赛道元素判断

1.正如十字元素

也就是正入十字。

1）判断条件

• 二值图：

^{▲ 二值图}

• 边界图：

^{▲ 边界图}

判断步骤：

① 找到左前拐点
②左边线向左横向生长像素点较多
③找到右前拐点
④右边线向右横向生长像素点较多

2）拉线处理

【①十字前】

分别将左右前后两个拐点相连：

 

【②十字中】

找到两个后拐点，利用最小二乘法前拉边线：

 

2.斜入十字（举一种情况）

1）判断条件

• 二值图：

^{▲ 二值图}

• 边界图：

^{▲ 边界图}

判断步骤：

①找到右前拐点
②右前边界向右横向生长的点数较多
③找到右后拐点
④找到左后拐点

2）拉线处理

①将右边两个拐点相连

②利用最小二乘法前拉左后拐点高行的直线

^{▲ 拉线处理的过程}

3.环岛元素

1）判断条件

以左环岛为例。

• 二值图：

^{▲ 二值图}

• 边界图：

^{▲ 边界图}

判断步骤：

①左拐点
②左前边线横向生长的点较多
③右边界从底行到高行为直线，方差很小
判断条件较为简单，如果不放心，可以再提取左上圆环特征。

2）拉线处理

整个环岛处理为一个状态机，大致拉线如下：

① 左前直角型拐点与左后圆弧形拐点相连

② 左后圆弧形拐点拉线

③ 入环拐点拉到右边低行

④ 内正常边线

⑤ 开始出环先拉右线

⑥ 左后拐点与左前边线起始处相连

⑦ 二乘法将左后拐点拟线前拉

4.车库元素-入车库

1）判断条件

• 二值图：

^{▲ 二值图}

• 边界图：

^{▲ 边界图}

判断步骤：

①找到左前拐点
②右边界为直线，方差较小
③扫到斑马线
④横向生长的点数较多（或左前拐点后的边界斜率很小很小）

2）拉线处理

① 将左后拐点拉到左前拐点纵坐标位置的右边线

② 将左后边线的起始位置拉到右下角

③ 当左后拐点小于一定行数，利用最小二乘法将左后拐点的线拟合到右下角

④ 进入车库，正常扫线

5.车库元素-出库车库

1）判断条件

无需判断，手动预设

2）拉线处理（以右出库为例）

① 在库内，拉直线

② 左前拐点小于某行或丢失，开始拉线

③ 避开斑马线进行扫线，直接拉到左下角

④ 出库基本完成，正常扫线

6.坡道元素

• 二值图：
  

• 边线图：

1）判断条件

判断条件：

① 高行行间距变小
② 高行与低行都是直线，方差很小

2）状态判断

①上坡前，边线延伸至顶行，行间距较大

②上坡时，边线顶端只能够到达中间行

③下坡时，边线又延伸至顶端，高行行间距变小

④下到坡底，行间距变宽

⑤坡道结束，回到正常赛道

3）拉线处理

①在坡顶时，只处理低行中线，减少因坡顶的视野太远导致的误扫边界的影响

②其他时候正常扫线

7.会车

1）判断条件

• 二值图：

^{▲ 二值图}

• 边界图：

^{▲ 边界图}

在道路中间由下往上找种子，找到后车车模并扫线：

①找到车的四个拐点

②拐点前后边界的生长特征

③两个前拐点之间的距离符合正常后车长度

2）拉线处理

①将两个拐点中间的像素点作为后车中点

②将中点与最低行中点拉线

8.弯道

1）小弯道

判断标准：

①多处圆弧型拐点
②边界存在一定的方差
③边界的斜率一定范围内

2）大弯道

判断标准：

①一处圆弧拐点
②边线方差较大
③边界的斜率超出一定范围

9.长直道

判断标准：

①不存在圆弧拐点
②边线方差很小
③边界的斜率稳定在很小范围之内

10.反光判断

利用生长方向的异常来判断是否反光。

• 二值图：

• 边界图：

结束语

智能车让我学到了很多。

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的双车组三轮图像处理总结：18cm三轮摄像头图像处理全部内容，希望文章能够帮你解决双车组三轮图像处理总结：18cm三轮摄像头图像处理所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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