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..

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..