18cm三轮摄像头图像处理

开源代码
前言
比赛规则
设备简述
一、扫线方式（八领域）
- 1.寻找赛道
- - 1）种子寻找
  - 2）八领域寻线
  - 3）在赛道轮廓中提取边线[^1]
  - 4）计算中值
- 2.赛道信息提取
- - 1）边界生长方向信息
  - 2）拐点的寻找
  - - ①直角型拐点
    - ②圆弧形拐点
  - 3）边界的方差（或绝对值）计算
  - 4）边界的斜率
二、赛道元素判断及处理
- 1.十字元素
- - 正入十字
  - - 1）判断条件
    - 2）拉线处理
  - 斜入十字（举一种情况）
  - - 1）判断条件
    - 2）拉线处理
- 2.环岛元素
- - 1）判断条件
  - 2）拉线处理
- 3.车库元素
- - 入车库
  - - 1）判断条件
    - 2）拉线处理
  - 出车库
  - - 1）判断条件
    - 2）拉线处理（以右出库为例）
- 4.坡道元素
- - 1）判断条件
  - 2）状态判断
  - 3）拉线处理
- 5.会车
- - 1）判断条件
  - 2）拉线处理
- 6.弯道
- - 1）小弯道
  - 2）大弯道
- 7.长直道
三、反光判断
四、结语

开源代码

图像处理部分已开源（无上位机），见github，有问题可以在issue提出，觉得不错可以点颗星哦

前言

或许是有幸，参加了第十五届智能车竞赛，在这一年里，经历了很多，少有满意，认识了很多人，感谢相识。
比赛将要结束，我也将离智能车越来越远。但毕竟也曾热爱、付出过，希望能把我的一些经验写下来，至少留下一个痕迹，也能给一些准备比赛或像参加比赛的选手提供一些帮助。

比赛规则

第十五届全国大学生智能汽车竞赛竞速赛规则
可能由于疫情原因，比赛不仅提前了，而且准备时间还相比之前减少了很多，因此第十五届智能车竞速赛的赛道元素相比去年删去了一些，而仅仅新加了一个车库元素。因此，在图像方面，负担减轻了很多。

设备简述

F车
130°普通无畸变摄像头
摄像头镜面中心高度18.5cm
前瞻2.5-3m

一、扫线方式（八领域）

感谢聪聪在八领域方面的帮助@zcc
八领域实现原理在网上可以很容易找到，不再赘述。
主要讲一讲我是如何使用八领域的。

1.寻找赛道

1）种子寻找

定一个底行初始位置，从中间分别向两边寻找赛道轮廓的种子

2）八领域寻线

利用八领域，由种子生长出完整轮廓。

3）在赛道轮廓中提取边线¹

^{通过遍历八领域得到的赛道轮廓，提取出用于计算中值的边线。

图中，左边蓝线与右边绿线为每行的边线，下图为分离图}

^{4）计算中值}

^{2.赛道信息提取}

^{1）边界生长方向信息}

^{可以把领域的生长方向记录下来，作为边界的特征之一}

^{2）拐点的寻找}

^{①直角型拐点}

^{直角型拐点的特征较为明显，边界在直角的顶点会急剧转向接近90°的另一个方向，常出现在十字中。

拿十字举例

二值图：

边界：}

^{可以通过边界生长方向的变化来寻找

或者通过斜率的突变来寻找}

^{②圆弧形拐点}

^{因为赛道弯曲形成的拐点，回拐的程度较小，常出现在弯道或环岛中。

拿小弯举例

二值图：

边界：}

^拐点：

^{拐点出现在边界像素点横坐标的局部极大值或极小值处。}

^{3）边界的方差（或绝对值）计算}

^{①最小二乘法

这里使用最简单的拟合一次函数曲线的最小二乘法，网上很多教程与实例，不再赘述。

②用最小二乘法拟合出的直线计算与边界像素点的方差（或绝对值）

如图所示，可以直观看出像素点偏移直线程度。}

^{4）边界的斜率}

^{由最小二乘法得到的一次函数得到边界的总体斜率}

^{二、赛道元素判断及处理}

^{1.十字元素}

^正入十字

^{1）判断条件}

^{二值图：

边界图：

①找到左前拐点

②左边线向左横向生长像素点较多

③找到右前拐点

④右边线向右横向生长像素点较多}

^{2）拉线处理}

^{①十字前

分别将左右前后两个拐点相连

②十字中

找到两个后拐点，利用最小二乘法前拉边线}

^{斜入十字（举一种情况）}

^{1）判断条件}

^{二值图：

边界图：

①找到右前拐点

②右前边界向右横向生长的点数较多

③找到右后拐点

④找到左后拐点}

^{2）拉线处理}

^{①将右边两个拐点相连

②利用最小二乘法前拉左后拐点高行的直线}

^{2.环岛元素}

^{1）判断条件}

^{以左环岛为例

二值图：}

^边界：

^{①左拐点

②左前边线横向生长的点较多

③右边界从底行到高行为直线，方差很小

判断条件较为简单，如果不放心，可以再提取左上圆环特征}

^{2）拉线处理}

^{整个环岛处理为一个状态机，大致拉线如下：

①左前直角型拐点与左后圆弧形拐点相连}

^{②左后圆弧形拐点拉线

③入环拐点拉到右边低行

④环内正常边线

⑤开始出环先拉右线

⑥左后拐点与左前边线起始处相连

⑦二乘法将左后拐点拟线前拉}

^{3.车库元素}

^入车库

^{1）判断条件}

^{二值图：

边界图：}

^{①找到左前拐点

②右边界为直线，方差较小

③扫到斑马线

④横向生长的点数较多（或左前拐点后的边界斜率很小很小）}

^{2）拉线处理}

^{①将左后拐点拉到左前拐点纵坐标位置的右边线

②将左后边线的起始位置拉到右下角

③当左后拐点小于一定行数，利用最小二乘法将左后拐点的线拟合到右下角

④进入车库，正常扫线}

^出车库

^{1）判断条件}

^{无需判断，手动预设}

^{2）拉线处理（以右出库为例）}

^{①在库内，拉直线}

^{②左前拐点小于某行或丢失，开始拉线}

^{③避开斑马线进行扫线，直接拉到左下角

④出库基本完成，正常扫线}

^{4.坡道元素}

^{二值图：

边线图：}

^{1）判断条件}

^{①高行行间距变小

②高行与低行都是直线，方差很小}

^{2）状态判断}

^{①上坡前，边线延伸至顶行，行间距较大

②上坡时，边线顶端只能够到达中间行

③下坡时，边线又延伸至顶端，高行行间距变小

④下到坡底，行间距变宽

⑤坡道结束，回到正常赛道}

^{3）拉线处理}

^{①在坡顶时，只处理低行中线，减少因坡顶的视野太远导致的误扫边界的影响

②其他时候正常扫线}

^5.会车

^{1）判断条件}

^{二值图：

边界图：}

^{在道路中间由下往上找种子，找到后车车模并扫线

①找到车的四个拐点

②拐点前后边界的生长特征

③两个前拐点之间的距离符合正常后车长度}

^{2）拉线处理}

^{①将两个拐点中间的像素点作为后车中点

②将中点与最低行中点拉线}

^6.弯道

^{1）小弯道}

^{①多处圆弧型拐点

②边界存在一定的方差

③边界的斜率一定范围内}

^{2）大弯道}

^{①一处圆弧拐点

②边线方差较大

③边界的斜率超出一定范围}

^7.长直道

^{①不存在圆弧拐点

②边线方差很小

③边界的斜率稳定在很小范围之内}

^{三、反光判断}

^{利用生长方向的异常来判断是否反光

二值图：

边界：

可以看到左边界尽头突然急剧折返，可以认为异常，判断为反光，停止扫线，减少一些误判或增强图像在反光时的鲁棒性。}

^四、结语

^{智能车让我学到了很多}

^{赛道轮廓为八领域生长出的连续像素点，一般每一行再取一个像素点作为边线。 ↩︎}

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18cm三轮摄像头图像处理

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2）拐点的寻找

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②圆弧形拐点

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4）边界的斜率

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1）判断条件

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1）判断条件

2）拉线处理

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1）判断条件

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出车库

1）判断条件

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1）判断条件

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3）拉线处理

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^{4）边界的斜率}

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^正入十字

^{1）判断条件}

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^{2）拉线处理}

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^{2）拉线处理}

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^{1）判断条件}

^{2）拉线处理}

^出车库

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