차선 검출 데이터를 시각화 📺 ⚙️ 기본 설명 ⚙️ 왜곡 제거(카메라 보정) 👍 Perspective Transform(원본 이미지 ⏩ 2D) Color Filtering(HLS, LAB color space) 픽셀 값 정규화(feat. 최댓값) 및 이미지 픽셀(HLS 1개, LAB 1개) 합치기. Window Search Show Detected Lines and Info. 개념 🧐 1~5번에서 이미지 속에 있는 차선을 찾아내기 위해 전처리 작업을 진행했습니다. 작업을 통해서 획득한 데이터를, 이미지 프레임에 얹어 주겠습니다. 사실 이 작업은 우리가 보고 있는 영상 또는 카메라 입력 데이터에 대해서 전처리된 데이터를 뿌려주는 개념으로, "이미지 전처리"라는 타이틀을 가져가야 하는 게 맞는지 고민을 했었..

차선 검출을 위한 이미지 전 처리해보기 🛣 ⚙️ 기본 설명 ⚙️ 왜곡 제거(카메라 보정) 👍 Perspective Transform(원본 이미지 ⏩ 2D) Color Filtering(HLS, LAB color space) 픽셀 값 정규화(feat. 최댓값) 및 이미지 픽셀(HLS 1개, LAB 1개) 합치기. Window Search Show Detected Lines and Info. 개념 🧐 Window Search 작업부터는 이미지의 픽셀을 계산하고 정보를 획득하는 모듈로 생각하고 진행했습니다. 먼저, Window Search라는 이름과 같이 창(Window) 또는 박스 형태의 직사각형의 영역을 설정해서 차선의 필셀 위치 정보를 획득할 수 있습니다. ( 여기까지가 온전한 Window Search ..

차선 검출을 위한 이미지 전 처리해보기 🛣 ⚙️ 기본 설명 ⚙️ 왜곡 제거(카메라 보정) 👍 Perspective Transform(원본 이미지 ⏩ 2D) Color Filtering(HLS, LAB color space) 픽셀 값 정규화(feat. 최댓값) 및 이미지 픽셀(HLS 1개, LAB 1개) 합치기. Window Search Show Detected Lines and Info. 개념 🧐 3. Color Filtering(HLS, LAB color space)에서 필터링 한 각 이미지는 원(One) 채널 픽셀 데이터를 가지고 있으며, 이 이미지 요소가 소스가 됩니다. 소스 이미지의 픽셀 분포를 정리하기 위해서, 해당 이미지의 픽셀 최댓값을 이용하여 정규화해줍니다. 그리고 thresholding ..

차선 검출을 위한 이미지 전 처리해보기 🛣 ⚙️ 기본 설명 ⚙️ 왜곡 제거(카메라 보정) 👍 Perspective Transform(원본 이미지 ⏩ 2D) Color Filtering(HLS, LAB color space) 픽셀 값 정규화(feat. 최대값) 및 이미지 픽셀(HLS 1개, LAB 1개) 합치기. Window Search Show Detected Lines and Info. 개념 🧐 차선을 잡아주기 위해서, 원본 이미지의 색 채널을 조작합니다. 우리가 통상 보고 있는 화면의 색은 BGR채널(Blue, Green, Red)의 조합으로 표현할 수 있습니다. 고맙게도 opencv 에서는 BGR 채널을 변환시켜서 빛의 요소 및 색의 명암, 채도, 포화도 등등의 섬세한 요소로 분리하여 표현할 수 있..

차선 검출을 위한 이미지 전 처리해보기 🛣 ⚙️ 기본 설명 ⚙️ 왜곡 제거(카메라 보정) 👍 Perspective Transform(원본 이미지 ⏩ 2D) Color Filtering(HLS, LAB color space) 픽셀 값 정규화(feat. 최대값) 및 이미지 픽셀(HLS 1개, LAB 1개) 합치기. Window Search Show Detected Lines and Info. 개념 🧐 인풋으로 사용되는 이미지 형태(또는 영상 데이터)는 보통 기울어져 있거나, 카메라의 위치가 모두 다르기 때문에 차선검출에 사용하기 위한 소스로써 적합하지 않습니다. 그렇기 때문에 날 것(Raw)의 이미지 소스를 용도에 맞게 위치, 사이즈를 변환시키는 등 전처리 작업이 필요할 것 같습니다. 우리 주변에서 찾아볼 ..

차선 검출을 위한 이미지 전 처리해보기 🛣 ⚙️ 기본 설명 ⚙️ 왜곡 제거(카메라 보정)👍 Perspective Transform(원본 이미지 ⏩ 2D) Color Filtering(HLS, LAB color space) 픽셀 값 정규화(feat. 최대값) 및 이미지 픽셀(HLS 1개, LAB 1개) 합치기. Window Search Show Detected Lines and Info. 최초 카메라로 입력되는 이미지 프레임에 대해서, 왜곡현상을 제거합니다. 화면에 출력되는 이미지는 2D 형태이지만, 이 이미지는 실제 세계의 3차원의 형상을 2차원 데이터로 변환시킨 후 디스플레이에 투영시킵니다. 우리는 그 변환된 이미지를 보고 있는 거죠. 이 과정에서 물리적으로 사용되는 카메라의 렌즈 및 그 외 카메라의 ..

차선 검출을 위한 이미지 전 처리해보기 🛣 왜곡 제거(카메라 보정)👍 Perspective Transform(원본 이미지 ⏩ 2D) Color Filtering(HLS, LAB color space) 픽셀 값 정규화(feat. 최대값) 및 이미지 픽셀(HLS 1개, LAB 1개) 합치기. Window Search Show Detected Lines and Info. 이 글은 컴퓨터 비전을 이용한 차선 검출 기능을 구현하기 위해, 선행되는 이미지 전 처리 작업을 공부하고 리뷰하는 글입니다. 레퍼런스로 사용한 글은 아래와 같습니다. 아래 글은 파이썬(주피터 노트북 환경, 스크립트 형태 모두 있음)으로 구성되어 있으며, C/C++을 사용하여 전체 내용을 재구성(구현)해보았습니다. 👨🏻‍💻 레퍼런스 : Adva..

undistort 함수 사용 리뷰 🚀 서론(참고한 글) Camera Calibration 체스보드를 이용하는 이유 보정 작업 결과(with 와이드 렌즈) CODE 이미지 프레임에 반영되어 있는 왜곡현상을 없애주기 위한 작업입니다. 이런 왜곡현상은 특정 카메라의 고유특성에 의해서 발생되는데, opencv 함수를 이용해서 보정할 수 있습니다. opencv에서는 체스보드 이미지를 활용하는 함수가 있으며, 차선 검출을 구현하기 위한 전처리 작업으로서 많이 사용되는 것 같습니다. 이 글은 아래 글 들을 참고해서 학습하며 작성하였습니다. 왜곡 보정 작업 외에도 차선 검출 파이프 라인의 전반적인 내용들이 잘 설명되어 있으니 참고하면 좋을 것 같습니다. 1. Calibrating & Undistorting with O..