使用霍夫变换检测车道线

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车道线检测是自动驾驶汽车的重要组成部分之一，有很多方法可以做到这一点。本文，我们将使用最简单的霍夫变换方法。

本文分为三个部分:

• 第一部分:高斯模糊+ Canny边缘检测

• 第二部分:霍夫变换

• 第三部分:优化+显示线条

第1部分和第3部分的重点是编码，第2部分更面向理论。接下来，让我们开始第一部分。

第一部分：高斯模糊+Canny边缘检测

导入必需的库：

import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt

• 第1行:Numpy用于执行数学计算，我们要用它来创建和操作数组。

• 第3行:使用Matplotlib可视化图像。

接下来，让我们从集合中加载一张图片来测试算法

image_path = r"D:\users\new owner\Desktop\TKS\Article Lane Detection\udacity\solidWhiteCurve.jpg" image1 = cv2.imread(image_path) plt.imshow(image1)

在这里，我们在第4行将图像加载到笔记本中，然后我们将在第5行和第6行读取图像并将其可视化。现在是处理图像的时候了，主要分为以下三步:

def grey(image): return cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)def gauss(image): return cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)def canny(image): edges = cv2.Canny(image,50,150) return edges 

在最后一个代码块中，我们定义了3个函数:

Greyscale the image:这有助于增加颜色的对比度，使它更容易识别像素强度的变化。

Gaussian Filter:高斯滤波器的目的是减少图像中的噪声。我们这样做是因为Canny中的梯度对噪声非常敏感，所以我们想尽可能地消除噪声。cv2.高斯模糊函数有三个参数:

• img参数定义了我们要进行归一化(减少噪声)的图像。这个函数使用一个称为高斯核的核函数，用于对图像进行归一化。

• sigma参数定义沿x轴的标准偏差。标准偏差衡量图像中像素的分布，我们希望像素扩散是一致的，因此标准偏差为0。

Canny:这是我们检测图像边缘的地方，它所做的是计算像素强度的变化(亮度的变化)在一个图像的特定部分。幸运的是，OpenCV使它变得非常简单。

cv2.Canny函数有3个参数，(img, threshold-1, threshold-2)。

• img参数定义了我们要检测边缘的图像。

• threshold-1参数过滤所有低于这个数字的梯度(它们不被认为是边缘)。

• threshold-2参数决定了边缘的有效值。

• 如果两个阈值之间的任何梯度连接到另一个高于阈值2的梯度，则将考虑该梯度。

现在我们已经定义了图像中的所有边缘，我们需要分割与车道线相对应的边缘，操作步骤如下：

def region(image): height, width = image.shape triangle = np.array([ [(100, height), (475, 325), (width, height)] ]) mask = np.zeros_like(image) mask = cv2.fillPoly(mask, triangle, 255) mask = cv2.bitwise_and(image, mask) return mask

这个函数将分割图像中车道线所在的某个硬编码区域，它以Canny图像为参数，输出孤立区域。

在第1行中，我们将使用numpy.shape函数提取图像的维数。

在第2-4行中，我们要定义一个三角形的尺寸，也就是我们要隔离的区域。

在第5和第6中，我们要创建一个黑色的平面，然后我们要定义一个白色的三角形，它的尺寸和第2行中定义的一样。

在第7行中，我们将执行位运算和运算，使我们能够隔离与车道线对应的边缘。

更深入的解释位运算

在我们的图像中，有两种像素强度：黑色和白色。黑色像素的值为0，白色像素的值为255。在8位二进制中，0转换为00000000，255转换为11111111。对于位运算和运算，我们将使用像素的二进制值。现在，我们将在img1和img2相同的位置上乘以两个像素(我们将img1定义为带有边缘检测的平面，img2定义为我们创建的掩码)。

左:Img1，右图:Img2。(实际上，它是白色的，但我们把它改成了黄色)

例如，img1上(0,0)处的像素将与img2上(0,0)处的像素相乘(同样地，图像上其他位置的每一个像素也是如此)。

如果img1中的(0,0)像素是白色的(意味着它是一条边)，img2中的(0,0)像素是黑色的(意味着这个点不是我们的车道线所在的孤立区域的一部分)，操作看起来像11111111* 0000000，等于0000000(一个黑色像素)。

我们将对图像上的每个像素重复这个操作，导致只输出掩码中的边缘。

其他一切都被忽略了，仅输出隔离区域中的边。

现在我们已经定义了我们想要的边，接着让我们定义一个函数把这些边变成线：

lines = cv2.HoughLinesP(isolated, rho=2, theta=np.pi/180, threshold=100, np.array([]), minLineLength=40, maxLineGap=5)

这一行代码是整个算法的核心，它被称为霍夫变换(Hough Transform)，将孤立区域的白色像素簇转换为实际的线条。

• 参数1:孤立梯度

• 参数5:占位符数组

• 参数6:最小行长

• 参数7:最大行间距

下面的部分将深入到算法背后的具体细节，所以在你们读完第二部分后，你们可以回到这部分，希望这部分会更有意义。

第二部分：霍夫变换

简单说明一下，这部分仅仅是理论，如果你们想跳过这一部分，可以继续阅读第3部分，但鼓励小伙伴们通读一遍。

来谈谈霍夫变换。在笛卡尔平面(x和y轴)中，直线由公式y=mx+b定义，其中x和y对应于直线上的一个特定点，m和b分别对应于斜率和y轴截距。

笛卡尔坐标空间中的直线

平面被绘制成x和y值的函数，这意味着我们显示的是这条直线有多少(x, y)对组成（有无穷多的x, y对组成任何一条线，这就是为什么线延伸到无穷远的原因）。

但是，可以用它的m和b值绘制直线，这是在一个叫做霍夫空间的平面上完成的。为了理解Hough变换算法，我们需要了解Hough空间是如何工作的。

霍夫空间的解释

在我们的用例中，我们可以将霍夫空间总结为两行：

• 笛卡尔平面上的点在霍夫空间中变成直线

• 笛卡尔平面上的直线在霍夫空间上变成点

想想线的概念，一条线基本上是由一个接一个有序排列的无穷长的点组成的。因为在笛卡尔平面上，我们画的线是x和y的函数，线被显示为无限长因为有无限多的(x, y)对组成了这条线。

现在在霍夫空间中，我们画出直线作为m和b值的函数。因为每条笛卡尔直线上只有一个m和b值，所以这条直线可以表示为一个点。

例如，方程y=2x+1表示笛卡尔平面上的一条直线。它的m和b值分别是' 2 '和' 1 '，这是这个方程唯一可能的m和b值。另一方面，这个方程可以有很多x和y的值，使得这个方程成立(左边=右边)。

如果我们要用m和b的值来画这个方程，我们只会用点(2,1)；如果我们要用x和y的值来画这个方程，我们将会有无穷多的选择因为有无穷多的(x, y)对。

把θ看成b, r看成m。稍后我们会在文章中解释θ和r的相关性。

那么为什么霍夫空间中的线在笛卡尔平面上被表示为点(如果你们从之前的解释中很好地理解了这个理论，我们希望小伙伴们在没有阅读解释的情况下就能解决这个问题)。

现在我们考虑笛卡尔平面上的一点。笛卡尔平面上的一个点只有一个可能的(x, y)对可以表示它，因此它是一个点，不是无限长。关于一个点，还有一个事实就是有无限多的可能的线可以通过这个点，换句话说，这个点可以满足无穷多个方程(y=mx + b)(LS=RS)。

目前，在笛卡尔平面中，我们根据x和y值绘制这个点。但是在霍夫空间中，我们根据它的m和b值来画这个点，因为有无限条线穿过这个点，所以在霍夫空间中会得到一条无限长的线。

以点(3,4)为例，可以通过该点的直线有:y= -4x+16, y= -8/3x + 12和y= -4/3x + 8(直线有无穷多，但为了简单起见，我们用3条直线)。

如果你们在霍夫空间中绘制每一条直线([- 4,16]，[-8/ 3,12]，[-4/ 3,8])，在笛卡尔空间中代表每条直线的点将在霍夫空间中形成一条直线(这条直线对应于点(3,4))。

每个点代表前面显示的线(匹配颜色)

现在如果我们在个笛卡尔平面上放置另一个点呢?这在霍夫空间会有什么结果呢?通过霍夫空间，我们可以找到笛卡尔平面上最适合这两点的直线。

我们可以通过在霍夫空间中绘制与笛卡尔空间中两点相对应的直线，并找到这两条直线在霍夫空间中相交的点(a.k.a它们的POI，交叉点)。

总结上述内容：

• 笛卡尔平面上的直线在霍夫空间中表示为点

• 笛卡儿平面上的点在霍夫空间中表示为直线

• 通过求霍夫空间中与这两个点对应的两条直线的POI的m和b坐标，可以找到笛卡尔空间中两点的最佳拟合直线，然后根据这些m和b的值组成一条直线。

回到解释:

虽然这些概念比较好，但它们为什么重要呢?还记得我们之前提到过的Canny边缘检测吗?它使用梯度来测量图像中的像素强度并输出边缘。

在其核心，梯度只是图像上的点。所以我们能做的就是找到最适合每一组点的直线(图像左边的梯度和图像右边的梯度)，这些最合适的线是我们的车道线。为了更好地理解它是如何工作的，让我们再深入了解一下!

我们只是解释了如何通过查看m和b值来找到最合适的线对应于霍夫空间中的点的两条线的POI。然而，当我们的数据集增长时，并不总是有一条线完全适合我们数据。

这就是我们不得不使用容器的原因。当合并容器时，我们将霍夫平面划分为等距部分。每个部分都称为容器，通过关注容器中POI的数量，使我们能够确定一条与我们的数据具有良好相关性的线。一旦找到有最多交集的容器，我们就可以使用m和b值，它们与该容器相对应，并在笛卡尔空间中形成一条直线，这条线就是最适合我们的数据的线。

但是在垂直线上，斜率是无穷大的，我们不能在霍夫空间中表示无穷，这将导致程序崩溃。所以我们不用y=mx+b来表示直线方程，我们用P()和θ()来定义直线，这也被称为极坐标系统。

在极坐标下，直线用方程P=xsinθ + ysinθ表示。在我们深入研究之前，让我们定义一下这些变量的含义:

• P表示从原点垂直于直线的距离。

• θ表示从正x轴到直线的俯角。

• xcosθ表示x方向上的距离。

• ysinθ表示y方向上的距离。

这是对极坐标含义的直观解释

用极坐标系统，即使有一条垂直线，也不会有任何误差。例如，取点(6,4)代入方程  P=xcosθ+ ysinθ。现在，我们取经过这个点x=6的垂直线，把它代入极坐标方程，P = 6cos(90) + 4sin(90)

• θ是一条垂直线的90度，因为它从正x轴到直线本身的俯角是90度。θ的另一种表示方法是π/2(弧度)。如果你们想了解更多关于弧度的知识，以及我们为什么要使用它们，这里有一个很好的视频。然而，没有必要知道弧度是什么。

• X和Y取点(6,4)的值因为这是我们在这个例子中使用的点。

现在我们把这个方程解出来:

P = 6cos(90) + 4sin(90)

P = 6(1) + 4(0)

P = 6

如我们所见，我们不会以错误结束。事实上，我们甚至不需要做这个计算，因为我们在开始之前就已经知道P是多少了。注意，这和从原点到x轴的距离是一样的。

我们想解释的东西的图像。

那么现在这已经解决了问题，我们准备好回去编码了吗?不是现在。还记得之前我们在笛卡尔平面上画点的时候吗?我们最终会得到霍夫空间中的直线?当我们使用极坐标时，我们会得到一条曲线而不是一条直线。然而，概念是一样的，我们将找到具有大多数交叉点并使用那些m和b值来确定最佳拟合线。

第三部分：优化+显示

这一节是为了优化算法，如果我们不平均这些线，它们看起来很不稳定，因为cv2.HoughLinesP输出一串小线段，而不是一条大线。

为了平均这些线，我们将定义一个“average”函数。

def average(image, lines): left = [] right = [] for line in lines: slope = parameters[0] y_int = parameters[1] if slope < 0: left.append((slope, y_int)) else: right.append((slope, y_int))

这个函数对cv2.HoughLinesP函数中生成的行进行平均，它会找到左右两个线段的平均斜率和y轴截距，并输出两条实线(一条在左边，另一条在右边)。在cv2.HoughLinesP函数的输出中，每个线段有两个坐标:一个表示直线的开始，另一个表示直线的结束。利用这些坐标，我们要计算每条线段的斜率和y轴截距。

然后，我们将收集所有线段的斜率，并将每个线段分为与左线或右线对应的列表(负斜率=左线，正斜率=右线)。

• 第4行:通过直线数组进行循环。

• 第5行:从每个线段中提取两个点的(x, y)值。

• 第6-9行:确定每个线段的斜率和y轴截距。

• 第10-13行:将负斜率添加到左行列表中，将正斜率添加到右行列表中。

注意:通常情况下，正斜率=左直线，负斜率=右直线，但在我们的例子中，图像的y轴是反的，这就是为什么斜率是反的(OpenCV中的所有图像都是反的y轴)。

接下来，我们要从两个表中求斜率和y轴截距的平均值。

right_avg = np.average(right, axis=0) left_avg = np.average(left, axis=0) left_line = make_points(image, left_avg) right_line = make_points(image, right_avg) return np.array([left_line, right_line])

• 第1-2行:对两个列表(左边和右边)的所有线段取平均值。

• 第3-4行:计算每一行的起始点和端点。(我们将在下一节定义make_points函数)

• 第5行:输出每一行的2个坐标。

现在我们有了两个列表的平均斜率和y轴截距，让我们定义两个列表的起点和终点。

def make_points(image, average): slope, y_int = average y1 = image.shape[0] y2 = int(y1 * (3/5)) x1 = int((y1 — y_int) // slope) x2 = int((y2 — y_int) // slope) return np.array([x1, y1, x2, y2])

这个函数有两个参数，一个是带有车道线的图像，另一个是有平均斜率和y_int的列表，输出每条线的起点和终点。

• 第1行:定义函数

• 第2行:得到平均斜率和y截距

• 第3 - 4行:定义的高度线(左右两边都一样)

• 第5 - 6行:通过重新排列一条线的方程计算x坐标,从y=mx+b to x = (y-b) / m

• 第7行:输出坐标集

为了进一步说明，在第一行，我们用y1值作为图像的高度。这是因为在OpenCV中，y轴是倒转的，所以0在顶部，而图像的高度在原点(参考下图)。同样，在第二行，y1乘以3/5，这是因为我们想让直线从原点y1开始，以图像的2/5结束。

应用于左线的make_points函数的可视化示例

但是，这个函数并不显示这些线，它只计算显示这些线所需的点。接下来，我们要创建一个函数，它取这些点，并用它们来画线。

def display_lines(image, lines): lines_image = np.zeros_like(image) if lines is not None: for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line cv2.line(lines_image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 10) return lines_image

这个函数有两个参数:我们想要显示线条的图像以及从平均函数输出的车道线。

• 第2行:创建一个与原始图像相同尺寸的黑色图像

• 第3行:确保包含线点的列表不是空的

• 第4-5行:循环遍历列表，并提取两对(x, y)坐标

我们可能会想，为什么我们不把这些线添加到真实图像上，而是黑色图像上。因为原始图像有点太亮了,所以如果我们把它调暗一点，让车道线看得更清楚一点就好了(是的,我们知道,这不是大不了的,但找到改进算法的方法总是很好的)。

左:直接添加线条到图像。右:使用cv2.addddled函数

所以我们要做的就是调用cv2.addWeighted函数：

lanes =cv2.addWeighted(copy, 0.8, black_lines, 1, 1)

这个函数为实际图像中的每个像素赋予0.8的权重，使它们稍微暗一些(每个像素乘以0.8)。同样地，我们给所有车道线的黑色图像赋予1的权重，这样所有像素都保持相同的强度，使其突出。接下来我们要做的就是调用这些函数:

copy = np.copy(image1) grey = grey(copy) gaus = gauss(grey) edges = canny(gaus,50,150) isolated = region(edges)lines = cv2.HoughLinesP(isolated, 2, np.pi/180, 100, np.array([]), minLineLength=40, maxLineGap=5) averaged_lines = average(copy, lines) black_lines = display_lines(copy, averaged_lines)

在这里，我们简单地调用前面定义的所有函数，然后在第12行输出结果，cv2.waitKey函数用于告诉程序图像显示需要多长时间。我们将“0”传递给函数，这意味着它将等待，直到按下一个键关闭输出窗口。

输出结果:

我们也可以把这个算法应用到视频上。

video = r”D:\users\new owner\Desktop\TKS\Article Lane Detection\test2_v2_Trim.mp4" cap = cv2.VideoCapture(video) while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if ret == True:#----THE PREVIOUS ALGORITHM----# gaus = gauss(frame) edges = cv2.Canny(gaus,50,150) isolated = region(edges) lines = cv2.HoughLinesP(isolated, 2, np.pi/180, 50,) lanes = cv2.ad1dWeighted(frame, 0.8, black_lines, 1, 1) cv2.imshow(“frame”, lanes) #----THE PREVIOUS ALGORITHM----# if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q’): break else: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

这段代码将我们为图像创建的算法应用到视频中。记住，一个视频就是一串快速出现的图片。

• 第1-2行:定义视频的路径。

• 第3-4行:捕获视频(使用cv2. videcapture)，并循环遍历所有帧。

• 第5-6行:读取帧，如果有帧，继续。

• 第10-18行:从前面的算法复制代码，并将所有使用Copy的地方替换为frame，因为我们想确保我们操作的是视频的帧，而不是前面函数中的图像。

• 第22-23行:显示每一帧10秒，如果按下“q”按钮，退出循环。

• 第24-25行:它是第5-6行if语句的延续，但它所做的只是如果没有任何帧，就退出循环。

• 第26-27行:关闭视频

我们刚刚建立了一个可以检测车道线的算法，希望小伙伴们喜欢构建这个算法，但不要止步于此，这只是一个关于计算机视觉世界的入门项目。

关键点：

• 使用高斯模糊去除图像中的所有噪声

• 使用canny边缘检测来分离图像中的边缘

关键字：

如果小伙伴们好奇，这里有一些与这个算法相关的关键术语，小伙伴们可以更深入地研究。

• 高斯模糊

• 位和二进制

• 精明的边缘检测

• 霍夫变换

• 梯度

• 极坐标

• OpenCV车道线检测

其他需要考虑的资源：

• youtube视频。

Github代码连接：

https://github.com/Nushaine/lane-detection/blob/master/Untitled33.ipynb