v1.0 without lane detect

Makefile

@@ -0,0 +1,18 @@
+CC = gcc
+CFLAGS = `pkg-config opencv --cflags --libs opencv` -o $@ $^ -I/usr/local/include/opencv2 -L/usr/local/lib -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc -lopencv_gpu -lopencv_ts -lopencv_video -lopencv_objdetect -lopencv_ml -lpthread
+SRC = $(wildcard *.cpp)
+TAR = $(patsubst %.cpp,%,$(SRC))
+MAX = $(wildcard max*.cpp)
+
+all:$(TAR)
+	echo "compiling $(SRC)"
+$(TAR):%:%.cpp
+	$(CC) $(CFLAGS) 
+
+max:$(MAX)
+	$(CC) $(CFLAGS) 
+
+clean:
+	rm $(TAR)
+
+.PHONY:all clean

max_vehicle.cpp

@@ -0,0 +1,250 @@
+#include <opencv.hpp>
+#include <highgui/highgui.hpp>
+#include <legacy/compat.hpp>
+#include <stdio.h>
+
+#define debug   //凡用ifdef debug括起来的都是测试用的
+//crop:复制src内的roi_rect方形区域到dst，由于此函数使用频繁，定义成宏
+#define crop(src,dst,roi_rect) ({ 		\
+	cvSetImageROI((src),(roi_rect));	\
+	cvCopy((src),(dst));				\
+	cvResetImageROI(src);				\
+})
+
+/////////////////////////////////////－－子函数区－－///////////////////////////////////////////////////////////
+//step1:灰度图的阈值分割算法
+
+//车的阴影第一次阈值分割 shadowBound
+//================================================================// 
+// 功能： 从roi图像返回一个合适的阈值 
+// 参数： roi 
+// （入口） roi:roi图像
+// （出口） thresh_1: 返回一浮点型阈值  
+// 主要思路：thresh_1 = E1 - D1/a   其中E1为roi区域的灰度均值，D1为方差，a = E1 - D1
+// 日期: 2014.03.28
+//================================================================// 
+double shadowBound(const IplImage* roi)
+{
+	CvScalar mean;
+	CvScalar dev;
+
+	cvAvgSdv(roi,&mean,&dev);
+
+	double a = mean.val[0]/dev.val[0];
+	double thresh_1 = mean.val[0]-dev.val[0]/a;
+	return (thresh_1);
+}
+
+//车的阴影第二次阈值分割，在低于thresh_1的像素点中继续提取
+//================================================================// 
+// 功能： 从roi图像返回二次阈值 
+// 参数： 
+// （入口） roi:roi图像
+// （出口） thresh_2: 返回一浮点型阈值  
+//  mask : 掩码，将原255的图像转为0，用这个图像作掩码，用于cvAvgSdv
+// 主要思路：第一次阈值排除图像中高亮点的干扰，二次分割统计低于threshold1
+//           的点，再次计算均值方差，二次分割后可更好地抑制噪声
+// 参考资料：《基于车底阴影的前方运动车辆检测》－2.1基于改进的阴影分割
+// 日期: 2014.03.28
+//================================================================// 
+double shadowBound2(const IplImage* roi)
+{
+	IplImage* mask = cvCreateImage(cvGetSize(roi),IPL_DEPTH_8U,1);
+
+	cvThreshold(roi,mask,254,255,CV_THRESH_TOZERO_INV);
+
+	CvScalar mean;
+	CvScalar dev;
+	cvAvgSdv(roi,&mean,&dev,mask);
+	cvReleaseImage(&mask);
+
+	double b = mean.val[0]/dev.val[0];
+	double thresh_2 = mean.val[0]-dev.val[0]/b;
+
+	return (thresh_2);
+}
+
+//================================================================// 
+// 功能： 大于阈值取max_value(255)黑点,小于则保持原值,cvThreshold刚好没这功能
+// 参数： 
+// （入口） src: 源图像
+//	    threshold: 阈值
+//	    max_value: 高于阈值所取的最大值
+// （出口） dst: 目标图像
+//  (内参)  psrc: src指针，指向源图像数据
+//	    pdst: dst指针，指向目标图像数据
+// 返回： 函数正确返回0
+// 主要思路：
+//	遍历整幅src图像，对大于threshold的图像点，将max_value赋给dst图像，否则保持src图像原值 
+// 日期：2014.03.28
+//================================================================// 
+int threshold(const IplImage* src,IplImage* dst,const double threshold,const unsigned char max_value)
+{
+	for(int r=0;r<src->height;r++)
+	{
+		unsigned char* psrc = (unsigned char*)src->imageData + r*src->widthStep;
+		unsigned char* pdst = (unsigned char*)dst->imageData + r*dst->widthStep;
+		for(int c=0;c<src->width;c++)
+		{
+			if(psrc[c] > threshold)
+				pdst[c] = max_value;
+			else
+				pdst[c] = psrc[c];
+		}
+	}
+	return 0;
+}
+
+//step2:车道轮廓提取
+//sobel变换
+//================================================================// 
+// 功能： 对roi进行sobel变换，检测边缘后保存至roi_sobel
+// 参数： 
+// （入口） src: 源图像
+// （出口） roi_sobel: 目标图像
+// 返回： 函数正确返回0
+// 主要思路：
+//	temp取16位浮点型，否则出错，cvSobel后取绝对值，最后大津法阈值
+//===============================================================//
+int sobel(const IplImage* roi,IplImage* roi_sobel)
+{
+	IplImage* temp = cvCreateImage(cvGetSize(roi),IPL_DEPTH_16S,1);
+	cvSobel(roi,temp,0,1,3);
+	cvConvertScaleAbs(temp,roi_sobel,1,0);
+	cvThreshold(roi_sobel,roi_sobel,0,255,CV_THRESH_OTSU);
+	cvReleaseImage(&temp);
+	return 0;
+}
+
+//================================================================// 
+// 功能： 白线检测
+// 参数： 
+// （入口） roi: 源图像
+//	    row: 检测第几行
+//	    cb : 起始检测点 c(column) b(begin)
+//	    ce : 终止检测点 c(column) e(end)
+// 返回： 返回白点比率
+// 主要思路：
+//	  从cb开始检测，右亮度大于250则标记为cbegin,然后在cbegin
+//        之后大于250的点，让cnt自加，最后用cnt/(ce-cb)算出白点率	
+// 日期： 2014.03.28
+//================================================================// 
+float whitePointsRate(const IplImage* roi_sobel,const int row,const int cb,const int ce)
+{
+	unsigned char* ptr = (unsigned char*)roi_sobel->imageData+row*roi_sobel->widthStep;
+	int cbegin;
+	for(int c=cb;c<ce;c++)
+	{
+		if(ptr[c]>250)
+		{
+			cbegin = c;
+			break;
+		}
+	}
+
+	if(cbegin<0)
+	{
+		return 0;
+	}
+
+	int cnt = 0;
+	int gap = 5;
+	float rate;
+	for(int c=cbegin;c<ce;c++)
+	{
+		if(ptr[c]>250)
+		{
+			cnt++;
+			gap = 5;
+		}
+		else if(cnt>0 && gap>0)
+			gap--;
+	}
+	rate = cnt/(float)(ce-cb);
+	return rate;
+}
+//后续函数没有贴进来因为是想车道线检出后再加上去
+///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+
+
+int main(int argc,char** argv)
+{
+	//定义宏，当前在测试算法暂用car.mov这个文件替代摄像头
+	#ifdef USE_CAMERA 
+		CvCapture* input_video = cvCaptureFromCAM(0);
+	#else 
+		CvCapture* input_video = cvCreateFileCapture("/home/max/Documents/SRP/car.mov");
+	#endif   
+
+	CvSize video_size;
+	video_size.height = (int)cvGetCaptureProperty(input_video,CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);//取得视频的高
+	video_size.width = (int)cvGetCaptureProperty(input_video,CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH);//取得视频的宽，这样就定义好了video_size这个结构体，car.mov这个视频宽高度为848*480
+	double fps = cvGetCaptureProperty(input_video,CV_CAP_PROP_FPS);
+	int vfps = 1000 / fps; //计算每帧播放的时间
+
+	//定义roi区域的大小(Region of interest),即是需处理的图像区域
+	CvSize roi_size;
+	roi_size.height = 0.35*video_size.height;//roi区域的高度，取下部分，除去了天空等无关的图像内容
+	roi_size.width = video_size.width;//宽度保持不变，结果是截取了我们感兴趣的车道部分图像
+	CvRect roi_rect = cvRect(0,0.65*video_size.height,roi_size.width,roi_size.height);
+
+	IplImage* frame = NULL;
+	IplImage* grey = cvCreateImage(video_size,IPL_DEPTH_8U,1);
+	IplImage* roi = cvCreateImage(roi_size,IPL_DEPTH_8U,1);
+	cvNamedWindow("orignal");
+	cvNamedWindow("grey");
+	cvNamedWindow("roi");
+	//cvNamedWindow("roi2");
+	unsigned int keyPress; 
+
+	IplConvKernel* erode = cvCreateStructuringElementEx(10,1,0,0,CV_SHAPE_RECT,0);
+	IplConvKernel* structure = cvCreateStructuringElementEx(5,1,3,0,CV_SHAPE_RECT,0);
+
+	while(keyPress != 27) //while循环直到按下Esc键退出 
+	{
+		//载入下一帧图像
+		frame = cvQueryFrame(input_video);
+
+		//若视频加载完则返回-1退出
+		if(frame == NULL)
+		{
+			fprintf(stderr,"Error: null frame received\n");
+			return -1;
+		}
+
+		//将RGB图像帧转为灰度
+		cvCvtColor(frame,grey,CV_RGB2GRAY);
+		//剪取grey中roi_rect到roi
+		crop(grey,roi,roi_rect);
+
+		//两次阈值分割，结果更佳
+		threshold(roi,roi,shadowBound(roi),255);
+		threshold(roi,roi,shadowBound2(roi),255);
+
+		//进一步提取出车身下的阴影 sobel-->腐蚀-->形态学变换
+		sobel(roi,roi);
+
+		cvErode(roi,roi,erode,1);
+
+		cvMorphologyEx(roi,roi,0,structure,CV_MOP_CLOSE,1);
+
+		//显示视频
+		cvShowImage("orignal",frame);
+		//cvShowImage("grey",grey);
+		cvShowImage("roi",roi);
+
+		//按空格键暂停(调试用)
+		#ifdef debug
+		keyPress = cvWaitKey(vfps);
+		if (keyPress == 32)
+				cvWaitKey(0);
+		#endif 
+	}
+
+	//收尾工作要作好
+	cvReleaseImage(&grey);
+	cvReleaseImage(&roi);
+	cvReleaseImage(&frame);
+
+}

tags

@@ -0,0 +1,14 @@
+!_TAG_FILE_FORMAT	2	/extended format; --format=1 will not append ;" to lines/
+!_TAG_FILE_SORTED	1	/0=unsorted, 1=sorted, 2=foldcase/
+!_TAG_PROGRAM_AUTHOR	Darren Hiebert	/dhiebert@users.sourceforge.net/
+!_TAG_PROGRAM_NAME	Exuberant Ctags	//
+!_TAG_PROGRAM_URL	http://ctags.sourceforge.net	/official site/
+!_TAG_PROGRAM_VERSION	5.9~svn20110310	//
+crop	max_vehicle.cpp	8;"	d	file:
+debug	max_vehicle.cpp	6;"	d	file:
+main	max_vehicle.cpp	/^int main(int argc,char** argv)$/;"	f
+shadowBound	max_vehicle.cpp	/^double shadowBound(const IplImage* roi)$/;"	f
+shadowBound2	max_vehicle.cpp	/^double shadowBound2(const IplImage* roi)$/;"	f
+sobel	max_vehicle.cpp	/^int sobel(const IplImage* roi,IplImage* roi_sobel)$/;"	f
+threshold	max_vehicle.cpp	/^int threshold(const IplImage* src,IplImage* dst,const double threshold,const unsigned char max_value)$/;"	f
+whitePointsRate	max_vehicle.cpp	/^float whitePointsRate(const IplImage* roi_sobel,const int row,const int cb,const int ce)$/;"	f