图像处理之道路行道线检测

实验思路

通过将垂直投影与一维滤波相减与一阈值比较来记录LR，找到LR的中点即为可能存在于行道线上的点，将这些点进行霍夫变换，得到一条落点最多的极坐标曲线，即为行道线所在的线。

实验代码

1. 计算投影：

void CalProj(BYTE *pImg, int width, int height,int *projOrg)
{
   
   
int realHeight = height / 15;
int x, y; 
BYTE *pRow, *pCol; 
memset(projOrg, 0, sizeof(int)*width); 
for(pRow=pImg, y=0;y<realHeight;y++,pRow++) 
	for (x = 0, pCol = pRow; x < width; x++, pCol++) 
	{
   
    
		projOrg[x] += *pCol; 
	} 
for (x = 0; x < width; x++) 
{
   
   
	projOrg[x] /= realHeight; 
}
}

因为要将将图像分块处理，所以计算时只能计算一部分的投影，将每列相加后归一 化即得到垂直投影图。
2. 一维均值滤波

	void AverFilter(int *pData, int width,int windowLength,int *pResult)
{
   
   
	int i, j, sum;
	int halfWindow = windowLength / 2;
	memset(pResult, 0, sizeof(int)*width);
	for (i = halfWindow; i <= width - halfWindow; i++)
	{
   
   
		sum = 0;
		for (j = i - halfWindow; j <= i + halfWindow; j++)
		{
   
   
			sum += pData[j];
		}
		pResult[i] = sum / windowLength;
	}
}

这里直接将窗口内求平均然后赋值，然后用垂直投影图减去滤波后的投影图，对这个图求阈值
3. Otsu求阈值

	int Otsu(int *hist)
{
   
   
	int threshold;
	int gmin,gmax;
	gmin = 0;
	gmax = 256;
	int sum