基于韦伯特征的非结构化道路检测
2015-07-23 12:33
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基于韦伯特征的非结构化道路检测
步骤:
1. 取滤波器kernal={1,1,1, 1,-8,1, 1,1,1};
2. 遍历图像,获取当前点center和当前点八个方向点的像素p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,并进行运算:v00 = (p1+p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8)-8*center;
3. 如果center的像素值不等于0,对v00 进差分激励:atan(v00/center);
4. 设置阈值,保存差分激励图像,即边缘图像;
5. 计算当前点的方向梯度,atan((p2-p7)/(p4-p5))*180*CV_PI,并保存;
6. 根据差分激励图像和梯度方向进行投票,即:根据当前点与方向可确定一条直线,对直线上的所有点进行投票;
7. 对投票结果进行遍历,票数最多的点即为非结构化道路的消失点。
检测结果如下:
步骤:
1. 取滤波器kernal={1,1,1, 1,-8,1, 1,1,1};
2. 遍历图像,获取当前点center和当前点八个方向点的像素p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,并进行运算:v00 = (p1+p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8)-8*center;
3. 如果center的像素值不等于0,对v00 进差分激励:atan(v00/center);
4. 设置阈值,保存差分激励图像,即边缘图像;
5. 计算当前点的方向梯度,atan((p2-p7)/(p4-p5))*180*CV_PI,并保存;
6. 根据差分激励图像和梯度方向进行投票,即:根据当前点与方向可确定一条直线,对直线上的所有点进行投票;
7. 对投票结果进行遍历,票数最多的点即为非结构化道路的消失点。
检测结果如下:
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