一文搞懂基于透视变换的车道线拟合 - 服务器托管|北京服务器租用|机房托管租用|IDC托管租用|机房机柜带宽租用-价格及费用咨询

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将前视图转为鸟瞰图

将前视图转为鸟瞰图的方法有两种：

有标定的情况下，可以直接使用标定参数进行转换。
没有标定的情况下，可以选择四个点计算透视变换矩阵来进行转换。

在没有标定的情况下，透视变换需要使用一个3×3的变换矩阵，确保直线在变换后仍然保持直线的性质。为了得到这个变换矩阵，需要在输入图像上选择4个点，并提供它们在输出图像上的对应点。这4个点中，至少有3个点不能共线。通过使用cv2.getPerspectiveTransform函数，可以计算出这个变换矩阵，随后可以通过cv2.warpPerspective将其应用于图像。

简而言之，透视变换需要选取4个非共线的点，并通过这些点之间的映射关系来计算变换矩阵，最终应用于图像。

以上图为例，选择1，2，3，4四个点，用以进行透视变换。经查阅，高速公路上的白色虚线标准长度为长度6米，间隔9米。高速公路单条车道宽度是3.75米。这里假定，直线14，直线23长4米，直线12，直线34长30米。则输入图像与输出图像点的坐标如上图所示。

# GET MATRIX
src = np.float32([
    (243.3086, 2006.09253), (987.90594, 1271.23894),
    (1410.03022, 1272.49526), (2073.4596, 2003.7979)
])
dst = np.float32([
    (90, 500), (90, 200), (130, 200), (130, 500)
])
Matrix = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)

warped_image = cv2.warpPerspective(image, Matrix, (300, 500))

车道线定位

假设已经获得了车道线的分割图像，并将其转换为鸟瞰图。

现在有了车道线分割图的鸟瞰图，那么如何确定当前有几条车道线以及车道线所处的位置呢？

可以对鸟瞰图进行垂直方向的累加投影。理论上，有几个峰值就有几条车道线，而峰值点的位置即为车道线的位置坐标。

从上图可以看出，一共有四条车道线，且车道线的服务器托管网大致位置也是已知的。之后可以通过滑动窗口法，以峰值点为起点对车道线的点进行搜索。

滑动窗口法的工作原理如下：

设置窗口大小
- 确定窗口的宽度和高度，通常是矩形区域。
- 窗口的高度可以根据图像的大小和问题的特定要求进行调整。
滑动窗口
- 从图像底部开始，以固定步长（通常是一个窗口的高度）向上滑动窗口。
- 对于每个窗口，统计窗口内的非零像素的个数
更新窗口
- 若窗口内的非零像素数量超过阈值，更新窗口中心位置为当前窗口内非零像素的平均横坐标。
拟合曲线
- 针对每个滑动窗口内的非零像素，使用 np.polyfit 对这些点进行二阶多项式拟合，得到曲线的系数。

def finding_line(warped_mask, x_points, sliding_window_num=9, margin=15, min_pixels_threshold=50):
    # 获取图像的高度和宽度
    height, width = warped_mask.shape

    # 获取图像中所有非零像素的坐标
    nonzero_y, nonzero_x = np.nonzero(warped_mask)

    # 计算滑动窗口的高度
    sliding_window_height = height // sliding_window_num

    # 用于存储每个滑动窗口内的像素索引
    line_pixel_indexes = [[] for _ in range(len(x_points))]

    # 遍历滑动窗口
    for i in range(sliding_window_num):
        for idx, x_point in enumerate(x_points):
            # 确定窗口在y轴上的边界
            top, bottom = height - (i + 1) * sliding_window_height, height - i * sliding_window_height

            # 确定窗口在x轴上的边界
            left, right = x_point - margin, x_point + margin

            # 获取窗口内的非零像素索引
            window_pixel_indexes = ((nonzero_y >= top) & (nonzero_y = left) & (nonzero_x  min_pixels_threshold:
                x_point = int(np.mean(nonzero_x[window_pixel_indexes]))

    # 用于存储拟服务器托管网合的曲线系数
    lines = []

    # 处理每个滑动窗口的像素索引
    for line_pixel_index in line_pixel_indexes:
        # 合并像素索引
        line_pixel_index = np.concatenate(line_pixel_index)

        # 提取坐标
        line_x, line_y = nonzero_x[line_pixel_index], nonzero_y[line_pixel_index]

        # 使用多项式拟合曲线，并将结果添加到lines中
        lines.append(np.polyfit(line_y, line_x, 2))

    return lines