차선 인지 발표 준비

자기 소개 

차선, 정지선 인식 중요성
감점이 있다. LKS
신호등 

방식 2
라이다 - 처리 속도가 오래 걸린다. - 라이다 포인트 개수가 훨씬 많다. 
카메라 - 비교적 처리 속도가 빠르다.

카메라 방식2
인공지능 - 컴퓨터 처리 능력상 느려  
영상처리 
이 둘을 수치적으로 비교 - 할 수 있으면 하기

차선 검출결과 사용하는 방식
카메라 칼리를 통해 -> erp base 좌표로 변환  -> LKE 
배달 위치 정지선 인식

IPM - 버드아이 뷰
행렬 변환을 위한 4개의 지점 설정 후 변환 -> 결과 == 버드아이 뷰

가우시안 블러
노이즈 제거를 위해 사용
전후 사진 비교랑 필터 모양 정도

HSV - 
RGB - 밝이에 따른 표현 
RGB와 HSV의 비교를 통한 선택 이유 말하기

이진화 - 노란색, 흰색만 남는다. == 어차피 바닥만 남겼으니까 차선이랑 바닥 표시만 남는다
HSV - 임계점을 통해서 == 추후 실차 오면 테스트

히스토그램 - 차선의 시작점을 구하기 위해 히스토그램을 그린다. 
제일 높은 값 선택하여 시작점으로 계산 

그 지점으로 윈도우 시작 

끝나는 지점에서 나누기 2 해서 중앙 좌표 구하기

차선 인식 끝

 

정지선 시작

정지선 인지 범위 

엣지 검출 필터 - 예시 보여주고, 우리꺼 보여주기

확률적 하프 변환 
하프 변환 - 영상에서 직선 찾기 -> 정지선 있고 신호가 빨간색이면 멈추기