Udacity无人驾驶工程师学习笔记(一)
来源:互联网 发布:windows xp qq文件夹 编辑:程序博客网 时间:2024/06/04 00:17
无人驾驶是当前一个火热的话题,多个学科的人才开始涌入这个行业,udacity出了这门网课,在学习之余,我想记录下相关的知识点,以便于整理归类,同时借助这个平台也能够与大家一起讨论。本人非专业人士,不足之处请多指教!
在第一学期的第一次课程中,首先讲到无人车的发展历程及美国的DAPAR无人车挑战赛,这里略过不写,从第二课写起。第二课主要阐述了车道线的识别方式,就目前而言,边缘检测加霍夫变换是比较传统的车道线检测,以深度学习为主流的检测方式是语义分割,更工程的则是边缘检测加特征提取。第二课中为我们带来的是边缘检测和霍夫变换。
Udacity的网课中用的是Canny算子进行边缘检测。在进行边缘检测之前,需要将RGB(或BGR)图像转化为灰度图,再利用高斯滤波对图片进行平滑,opencv中提供了相应的函数,分别是cv2.cvtColor() cv2.
GaussianBlur() cv2.Canny(),顺序使用上面三个函数,我们就得到了图像的灰度图。下面,再利用霍夫变换即可得到车道信息。我们知道,平面坐标系中,我们可以使用y=ax+b去表示一条直线,坐标轴为x,y;而霍夫空间中,则是用b=-ax+y去表达,坐标轴为a和b。可以看出,对所有直线上y=ax+b上的点,都对应霍夫空间中的一点,即(-a,b),因此对灰度图做霍夫变换之后,我们能够知道那些在同一条直线上的点所构成的直线的相应参数,即a和b。
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