智能车摄像头算法——寻线

寻线

• 1.灰度图像二值化
• 2.找边线
• 3.获���中线

  1.灰度图像二值化

  如果使用的是小钻风摄像（二值化摄像头），就不用再进行软件二值化。

  （）

  使用灰度摄像头，就需要这步。

  以下展示常用的大津法

  （）

  （1）首先获得分割的阈值

  uint8 otsuThreshold(uint8 *GrayImage,uint32 ImageSize) {     int T;                  //T为动态阈值     uint8 threshold = 0;    //最佳阈值     uint32 N0 = 0,N1 = ImageSize;      //图像中像素小于阈值T的像素个数记作N0,像素大于阈值T的像素个数记作N1     float w0,w1;    //w0为前景像素点占整幅图像的比例 w0 = N0/ImageSize (ImageSize为图像大小)                     //w1为前景像素点占整幅图像的比例 w1 = N1/ImageSize (ImageSize为图像大小)     uint32 u0den = 0,u1den = 0;  //图像中像素小于阈值T的像素加权和记作u0den                                  //图像中像素大于阈值T的像素加权和记作u1den     float u0,u1;    //u0为前景像素点平均灰度 u0 = u0den/N0                     //u1为前景像素点平均灰度 u1 = u1den/N1     float deltaTmp;         //类间方差 计算公式 w0*w1*(u0-u1)^2                             //类间方差最大的阈值T为所求最佳阈值     uint32 itemp,*pPixelCount = pixelCount;     float deltaMax = 0;     //获取灰度图像直方图     _Getting_GrayHistogram(pPixelCount,GrayImage,ImageSize);     //计算动态阈值     for (T = 0;T  deltaMax)         {             deltaMax = deltaTmp;             threshold = T;         }     }     if(deltaMax = 50)             threshold = 10;         else if(threshold  
  （2）再进行二值化（white=255 black =0）
   
   //***********************************************// //函数名称: image_Gray2Binary                    // //函数版本: V1.0                                 // //函数说明: 灰度图片转化为二值化图片             // //函数输入: BinImage  : 二值化图像指针           // //          GrayImage : 灰度图像指针             // //          ImageSize : 输入图像尺寸(长度*宽度)  // //          threshold : 图像转化阈值             // //函数输出: BinImage  : 二值化图像指针           // //***********************************************// void image_Gray2Binary(uint8 *Binimg,uint8 *GrayImage,uint32 ImageSize,uint8 threshold) {     uint32 z;     uint32 temp,temp_1 = white,temp_2 = black;     for (z = 0;z = threshold)             *(Binimg + z) = temp_1;         else             *(Binimg + z) = temp_2;     } }
   
  使用：
   
  //mt9v03x_image是灰度图像数组     pixel=otsuThreshold(&mt9v03x_image[0][0],MT9V03X_W*MT9V03X_H);//img是二值化后得到的图像image_Gray2Binary(&img[0][0],&mt9v03x_image[0][0],MT9V03X_W*MT9V03X_H,pixel);//img二值化图像
   
  当然还有很多算法，例如基于sobel算子，动态阈值法等等。有需要可以评论邮箱，我发你。但是我觉得只要能把图像大体的边界信息保留下来，就可以了。并且有部分算法运算量很大，智能车比赛有些指定的单片机运用这些算法会把图像卡成PPT。
   
  2.找边线
   
  找边线可以就用最简单的逻辑，从中间向两边搜黑点。从距离车头较近的行开始从中间向两边搜线。
   
  以下代码思路稍微有点变化：
  左边线默认：1 右边线默认：（图像宽度-1）
  从车头最近的一行开始，把这行图像单独拿出来，作为一个参考。之后的行，搜左边线时，从前一个搜的左边线的横坐标加一个值向左搜；搜右边线时，从前一个搜的右边线的横坐标减一个值向右搜。这个过程完成，就得到了一幅图像的边界数组。
   
  /*-----------------------------------------------------------------!  * @brief    获取边线  *  * @param    imageInput ： 二值图像信息  * @param    imageOut   ： 边线数组  *  * @return   是否丢线  *  * @note     思路：从距离车头较近的行开始从中间向两边搜线 ---------------------------------------------------------------------- */uint8_t ImageGetSide(uint8_t imageInput[OV7725_UART_H][OV7725_UART_W], uint8_t imageOut[OV7725_UART_H][2]){    uint8_t i = 0, j = 0,k=0;        for(i = OV7725_UART_H-1; i > 0; i--)        {            imageOut[i][left] = 1;            imageOut[i][right] = OV7725_UART_W-1;        }        // 用距离小车比较近的行 判断是否丢线        for(i = OV7725_UART_W/2; i > 1; i--)        {            if(!imageInput[OV7725_UART_H-1][i])            {                imageOut[OV7725_UART_H-1][left] = i;                break;            }        }        for(i = OV7725_UART_W/2+1; i  0; i--)    {        // 向左搜线        for(j = imageOut[i+1][left] + 10; j > 0; j--)        {            if(!imageInput[i][j])            {                imageOut[i][left] = j;                break;            }        }        if(imageOut[i][left]  >  OV7725_UART_W/2)         {              imageOut[i][left]=OV7725_UART_W/2;                for(k=i;k>0;k--)                {                  imageOut[k][left]=OV7725_UART_W/2;                }                break;         }    }   //遍历每一行   for(i = OV7725_UART_H-2; i > 0; i--)   {        //向右搜线        for(j = imageOut[i+1][right] - 10; j 0;k--)              {                  imageOut[k][right]=OV7725_UART_W/2;              }              break;        }   }
   
  3.获得中线
   
  一般情况：
  中线 =（左边线+右边线）/2
  特殊情况：
  中线 = 左边线+N 或者
  中线 = 右边线-N
  这个特殊处理根据实际情况自己处理就行了。比如说，在左转弯的时候弧度太大，导致左边线全部丢线，这个时候就可以令中线 = 右边线 - N。当然还是要根据自己摄像头采集到的图像特征来灵活运用
   
  有问题可以私聊我咯~
  另外承接各种单片机设计
  可以加企鹅群 658476482 交流