차선인식
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Canny Edge와 Hough Transform을 이용한 차선 검출(5)
한동안 회사 업무에 바빠서 글을 올리는 게 늦었네요.앞으로는 한 주에 하나 정도는 꾸준히 글을 올리도록 노력하겠습니다. 지난 시간에 계속 이어서 이번 시간에 도전할 이미지는 아래와 같습니다. 만만하게 생각한 이미지였는데 의외로 복병이 많은 이미지입니다.미리 말씀드리면 아래의 3가지 수정 포인트가 존재합니다. 1. 무한루프에 빠지는 문제 2. Threshold 조정 3. 소실점을 이용한 차선 검출 로직 구현 아직 우리 알고리즘이 완전하지 않기 때문에 그렇겠지요.오늘은 1번 2번 문제만 해결하고 수정이 살짝 까다로운 3번 문제의 해결책은 다음 글에서 설명하도록 하겠습니다. 먼저 테스트 이미지가 계속 늘고 있는데 이미지의 이름이 하드코딩 되어 있어서 이미지를 바꿀 때마다 매번 소스를 수정하고 다시
Canny Edge와 Hough Transform을 이용한 차선 검출(4)
이번 시간에 도전할 이미지는 아래 이미지입니다. 지난 시간까지 우리가 작성한 코드에 위 이미지를 넣어보면... 어라? 에러가 뜨네요.디버깅을 해보니 Canny Edge Detect의 결과가 아래처럼 아무 것도 나오지 않는군요. Canny Edge Detect의 Threshold를 너무 높게 잡아서 발생한 문제입니다. Canny(imageROI, cannyImg, (grayImg.rows + grayImg.cols) / 4, (grayImg.rows + grayImg.cols) / 2); 지난 시간에 사용한 이미지는 아주 선명해서 위의 Threshold로도 경계선을 검출해냈지만 이번에 사용한 이미지는 약간 흐려서 경계선 검출이 안되는군요.날씨가 안 좋거나 어두운 경우, 혹은 카메라의 포커스가
