Advanced_Lane_Detection项目的复现，更换了其中的数据，修改了相应脚本，添加了可视化功能。话不多说，直接上图显示效果。
- Python 3.5
- Numpy
- OpenCV-Python
- Matplotlib
- Pickle
- camera_cal是相机标定用的棋盘格图片
- example_images是用图片测试整套流程的输出图片
- test_images是测试图片
- calibrate_camera.py是相机标定脚本
- combined_thresh.py是二值化脚本
- get_example_images.py是测试流程脚本
- Line.py是定义输出类型脚本
- line_fit.py是多项式拟合车道线脚本
- line_fit_video.py是主程序
- perspective_transform.py是透视变换脚本
- region_of_interest.py是ROI操作脚本
采用棋盘格对相机进行标定，消除畸变，可采用下列方法（本项目采用第二种）
- 法一：执行calibrate_camera.py脚本获得内参矩阵与畸变系数存入p文件
- 法二：借助Matlab相机标定工具包，傻瓜式操作得到内参矩阵与畸变系数存入p文件
设置mask，只保留车辆前方ROI区域，以便减小二值化处理的难度
基于图像的梯度和颜色信息，进行二值化处理，阈值自行调整，初步定位车道线所在位置
运用透视变换，将二值图像转换为鸟瞰图，其中源点与目标点坐标的设置非常重要，以便后期使用多项式拟合进一步精准检测车道线
- 直方图统计，定位峰值为左右车道线搜寻基点
- 运用滑窗检测车道线，滑窗的数目，大小，面积设置可调
- 多项式方程 ay^{2}+by+c=x 不断得到新的搜寻基点
- 可视化操作
借助像素与米的换算关系，可求出曲率半径以及车辆中心距车道中心偏移量，进而给出车辆状态
在视频上方分别实时显示消除畸变的图片，鸟瞰图片，多项式拟合图片以及曲率半径，车辆中心距车道中心偏移量
- 传统图像处理算法检测车道线受外界因素影响较大，精度一般
- 这个项目的bug在于车道线检测偶尔不准，后期曲率半径的计算会失准，但车辆中心距车道中心的偏移量准确
- 透视变换对于车道线检测精度提升有很大帮助
- 利用偏移量可进一步实现自动修正方位功能
- 透视变换对于遮挡这一因素的消除十分有效，可应用到其他场合
- 特别鸣谢视觉测控与智能导航实验室泽阳大神，附上大神Github主页链接
- 鸣谢临港六狼团队所有成员以及张老板的大力指导