다음의 순서로 차선 검출을 구현해봤습니다. 매우 기본적인 부분을 이용했다고 생각합니다. 1. 이미지 준비 🖼 2. 이미지 가공 🛠 이진화 작업 블러 캐니엣지 3. 차선 검출 기능(사용한 함수) 🛣 ① HoughLines ② HoughLinesP 1. 이미지 준비 🖼 차선 검출 이미지는 BDD100K(Berkeley DeepDrive) 소스를 이용했습니다. 데이터 발행기관의 자세한 설명은 여기에서 확인할 수 있습니다. BDD100K 데이터는 웹사이트 회원가입만 하면 데이터를 다운 받을 수 있습니다. 제공하는 데이터 수가 말 그대로 100K(100,000개 : 10만개) 갯수이며, 각 데이터는 40초 영상으로 구성되어 있습니다. 또한, 영상에서 추출한 이미지 데이터도 제공하고 있어서, 그 데이터를 사용했습니..

어떤 함수 ❓ 🤔 직선을 "검출하는" 함수입니다. 직선을 검출하는 방법으로 Hough Line Transform 알고리즘이 사용되었습니다. 이진화된 이미지(엣지 검출 데이터)를 기반으로, 픽셀 포인트가 같은 직선상에 있다는 조건을 만족하면, 직선의 속성(r, θ) 값을 반환해줍니다. 이론 편은 다음 글을 참고하세요. [ openCV | C++ ] Hough Line Transform 이론편.개념정리. 1. 기본개념 2. 조금 더 깊이(논문) FINITE LINE 1. 기본개념 허프 변환 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 허프 변환 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 허프 변환(Houg fwanggu-lee.tistory.com HoughLines( 타겟이미지, 직선속성..