Lane detection pipeline
convert to grayscale & darken the image
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gray이미지로 변환해야 차선과 차로의 contrast를 높일 수 있음
그리고 해당 이미지를 더 어둡게 하면 효과가 좋음
convert to HLS, HSV scale
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여기서 HLS scale이 contrast가 높은 것을 알 수 있음
Color Selection
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Yellow 차선
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Hue : 10 ~ 40
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Staturation : 100 ~ 255
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White 차선
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Lightness : 200 ~ 255
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이미지에 color mask 씌우고 grayscale로 바꾸면
Gaussian Blur
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중요한 edge만 남기고 검출된 다양한 edge, 노이즈를 제거하기 위함
Canny Edge Detect
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Gradient 변화에 따라서 edge를 검출.
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Intensity Gradient of the Image 찾기 → edge에서 픽셀의 변화가 크다
RoI select
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이미지에서 좌표는 좌상단이 원점이기 때문에 Gaussian-Canny 거친 이미지에서 일정한 위치에서 나타나는 flat한 edge를 추측해서 RoI 선정
Hough Transformation lines Detection
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허프 변환을 통한 line detect
위의 x,y 좌표계에서 세개의 점을 각각 a,b 좌표계로 옮기면 각 좌표값을 기울기와 절편으로 사용하는 직선으로 표현이 가능함.
여기서 해당 직선들의 교점의 좌표를 다시 x,y 좌표계의 기울기, 절편으로 바꾸면 해당 점들로 이루어진 선을 발견할 수 있음.
