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 추출하는 개념으로는 HoughLines과 같습니다. 하지만 이 함수에서는 확률적인 방법으로 접근하는데요. 구체적으로 말하자면 직선 속성을 추출하기 위해 픽셀을 랜덤 하게 선택하는 거죠.(기본 허프 변환에서는 모든 픽셀에 대한 알고리즘 검사를 하게 되기 때문에, 계산에 대한 비용이 매우 큽니다.) 그래서 기본 HoughLines 함수에다가 P(Probabilistic, 확률적인.)만 덧붙이는 형태로 구분됩니다. 간단하게 Probabilistic Hough transform 알고리즘을 써서 직선을 검출하는 겁니다. 알고리즘에 대한 공부는 각자 해보도록 합시다. HoughLinesP( 타겟이미지, 직선속성변수(vector 타입의 어레이 변수), r 방향변위값(경계값), 회전방향각도(경..