※이 글은 다음 유튜브 영상을 참고해서 정리한 내용입니다. 아래 링크를 따라 하셔도 좋습니다. easycoding님의 #1: Visual Studio 2019 Project 설정 및 예제코드 사용방법 윈도우 OS에서 적용한 설정 방법을 정리했습니다. 맥 OS에서 VSC, XCODE를 사용하는 경우는 아래 링크 글을 참고하세요. [ openCV | C++ ] 비주얼 스튜디오 코드에서 openCV 환경 설정 하는 방법(맥 버전) 1. 비주얼 스튜디오 코드 설치 2. C++ 컴파일 환경 구성(일반) 🔗 tasks.json 파일 3. C++ 디버그 환경구성(일반) 🔗 launch.json 파일 4. opencv 패키지 설치 5. opencv 환경 설정 🔗 c_cpp_properties.json 파일.. fwan..

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..

어떤 함수 ❓ 🤔 "그리는" 함수입니다. 다각형 형상을 이미지에 표현합니다. 이때 다각형 내면을 Fill(채우기) 함으로써, 다각형 내부를 특정 픽셀 데이터로 채우게 됩니다. fillPoly( 타겟이미지, 다각형 포인트 어레이, 다각형 색상, 다각형 라인 타입, ... ) 매개변수 (설명) 📌 타겟이미지 : 다각형을 표현하기 위한 이미지 소스를 지정합니다. Mat 형태의 이미지 파일을 지정하면 됩니다. 📌 다각형 포인트 어레이 : 포인트 데이터를 그 요소로 갖는 2차원 어레이를 지정합니다. C/C++의 일반적인 어레이 설정방법을 사용해도 되지만, vector 변수를 써보려고 노력하고 있습니다. 다각형 포인트의 순서는 시계방향 또는 반시계 방향을 생각하고 지정해주면 될 것 같습니다. 맨 처음과 맨 끝 포인..