保姆级教程【车道线检测】，跟着一步一步来，小学生都可以学会吧

粉丝福利：

开始之前，迪迦给大家准备的250G人工智能学习资料礼包（内含：两大Pytorch、TensorFlow实战框架视频、图像识别、OpenCV、计算机视觉、深度学习与神经网络等等等视频、代码、PPT以及深度学习书籍）

只需要你点个关注，然后扫码添加助手小姐姐VX即可无套路领取！

  扫码添加即可 

项目描述：

使用openCV设计算法处理车辆前置摄像头录下的视频，检测车辆前方的车道，并计算车道曲率

项目代码地址：https://github.com/yang1688899/CarND-Advanced-Lane-Lines

实现步骤：

• 使用提供的一组棋盘格图片计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients).
• 校正图片
• 使用梯度阈值(gradient threshold)，颜色阈值(color threshold)等处理图片得到清晰捕捉车道线的二进制图(binary image).
• 使用透视变换(perspective transform)得到二进制图(binary image)的鸟瞰图(birds-eye view).
• 检测属于车道线的像素并用它来测出车道边界.
• 计算车道曲率及车辆相对车道中央的位置.
• 处理图片展示车道区域，及车道的曲率和车辆位置.

相机校正(Camera Calibration)

这里会使用opencv提供的方法通过棋盘格图片组计算相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients)。首先要得到棋盘格内角的世界坐标"object points"和对应图片坐标"image point"。假设棋盘格内角世界坐标的z轴为0，棋盘在(x,y)面上，则对于每张棋盘格图片组的图片而言，对应"object points"都是一样的。而通过使用openCv的cv2.findChessboardCorners()，传入棋盘格的灰度(grayscale)图片和横纵内角点个数就可得到图片内角的"image point"。

def get_obj_img_points(images,grid=(9,6)):
    object_points=[]
    img_points = []
    for img in images:
        #生成object points
        object_point = np.zeros( (grid[0]*grid[1],3),np.float32 )
        object_point[:,:2]= np.mgrid[0:grid[0],0:grid[1]].T.reshape(-1,2)
        #得到灰度图片
        gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        #得到图片的image points
        ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, grid, None)
        if ret:
            object_points.append(object_point)
            img_points.append(corners)
    return object_points,img_points

然后使用上方法得到的object_points and img_points 传入cv2.calibrateCamera() 方法中就可以计算出相机校正矩阵(camera calibration matrix)和失真系数(distortion coefficients)，再使用 cv2.undistort()方法就可得到校正图片。

def cal_undistort(img, objpoints, imgpoints):
    ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, img.shape[1::-1], None, None)
    dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)
    return dst

以下为其中一张棋盘格图片校正前后对比：

校正测试图片

代码如下：

#获取棋盘格图片
cal_imgs = utils.get_images_by_dir('camera_cal')
#计算object_points,img_points
object_points,img_points = utils.calibrate(cal_imgs,grid=(9,6))
#获取测试图片
test_imgs = utils.get_images_by_dir('test_images')

#校正测试图片