2. 영상처리 기반 차선인식 (2) - ros + openCV

1. 영상처리 기반 차선인식 (1) - ros + openCV
2. 영상처리 기반 차선인식 (2) - ros + openCV
3. 데이터셋 비교 및 평가 (1) - 데이터셋 소개 (tuSimple, CULane)
4. 데이터셋 비교 및 평가 (2) - 데이터셋 소개 (BDD100K, KITTI)

 

 이번 챕터에서는 간단한 차선인식 모듈에 대해 설명하는 것으로, 영상처리기반 차선인식이 어떤 방식으로 실행되는지 간단하게 살펴보려 한다.

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2. 영상처리 기반 차선인식 (2) - ros + openCV

개발은 아래 환경에서 진행되었다.

OS         :  Ubuntu 18.04

ROS       :  Melodic

openCV  :  3.2.0

https://github.com/Gnaseel/hg_laneDetection_trad

GitHub - Gnaseel/hg_laneDetection_trad

 

우분투의 workspace의 src 내부에 위 패키지를 설치하면 된다.

 

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주요 메소드

• BEV 변환 (BEV transform)
• 소벨 필터 (sobel filter)
• 허프 변환 (Hough transform)
• 랜색 (RANSAC)

패키지가 이미지 데이터를 입력받으면, BEV변환을 통해 이미지 데이터를 지면으로 사영시킨다. 그 후 소벨필터를 통해 이미지에서 차선 부분을 추출해내고, 추출된 차선 데이터는 소벨필터와 랜색을 거쳐 모델링된다.

 

 

자세한 설명은 나중에 추가할  예정