基于机器视觉的列车前方障碍物检测

1、对火车摄像头的获得的图像进行预处理 其中，滤波用高斯滤波，图像增强包括直方图均衡化和增强对比度，边缘检测用canny算子。 2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）： （1）提取铁轨的框架 （2）设置检测窗 （3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。

// ImagePro.cpp : Defines the class behaviors for the application.
//

#include “stdafx.h“
#include “ImagePro.h“
#include “ImageProDlg.h“

#ifdef _DEBUG
#define new DEBUG_NEW
#endif


// CImageProApp

BEGIN_MESSAGE_MAP（CImageProApp CWinApp）
	ON_COMMAND（ID_HELP &CWinApp::onhelp）

// CImageProApp construction

CImageProApp::CImageProApp（）
{
	// support Restart Manager
	m_dwRestartManagerSupportFlags = AFX_RESTART_MANAGER_SUPPORT_RESTART;

	// TODO: add construction code here
	// Place all significant initialization in InitInstance
}


// The one and only CImageProApp object

CImageProApp theApp;


// CImageProApp initialization

BOOL CImageProApp::InitInstance（）
{
	// InitCommonControlsEx（） is required on Windows XP if an applicationINITCOMMONCONTROLSEX InitCtrls;
	InitCtrls.dwSize = sizeof（InitCtrls）;
	// Set this to include all the common control classes you want to use
	// in your application.
	InitCtrls.dwICC = ICC_WIN95_CLASSES;
	InitCommonControlsEx（&InitCtrls）;

	CWinApp::InitInstance（）;


	AfxEnableControlContainer（）;

	// Create the shell manager in case the dialog contains
	// any shell tree view or shell list view controls.
	CShellManager *pShellManager = new CShellManager;

	// Activate “Windows Native“ visual manager for enabling themes in MFC controls
	CMFCVisualManager::SetDefaultManager（RUNTIME_CLASS（CMFCVisualManagerWindows））;

	// Standard initialization

	// the specific initialization routines you do not need
	// Change the registry key under which our settings are stored
	// TODO: You should modify this string to be something appropriate
	// such as the name of your company or organization
	SetRegistryKey（_T（“Local AppWizard-Generated Applications“））;

	CImageProDlg dlg;
	m_pMainWnd = &dlg;
	INT_PTR nResponse = dlg.DoModal（）;
	if （nResponse == IDOK）
	{
		// TODO: Place code here to handle when the dialog is
		//  dismissed with OK
	}
	else if （nResponse == IDCANCEL）
	{
		// TODO: Place code here to handle when the dialog is
		//  dismissed with Cancel
	}
	else if （nResponse == -1）
	{


	// Delete the shell manager created above.
	if （pShellManager != NULL）
	{
		delete pShellManager;
	}

	// Since the dialog has been closed return FALSE so that we exit the
	//  application rather than start the application‘s message pump.
	return FALSE;
}

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-10-11 10:15  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\
     目录           0  2018-10-11 10:13  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\
     目录           0  2018-05-21 23:52  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\
     目录           0  2018-05-19 00:24  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\Debug\
     文件      375808  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\Debug\ImagePro.exe
     文件     2678056  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\Debug\ImagePro.ilk
     文件     8858624  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\Debug\ImagePro.pdb
     目录           0  2018-10-11 10:14  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\
     目录           0  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\
     文件        1154  2018-05-18 23:05  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.Build.CppClean.log
     文件        4494  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.log
     文件      509962  2018-05-19 00:24  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.obj
     文件    43188224  2018-05-18 23:05  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.pch
     文件       69772  2018-05-19 00:30  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.res
     目录           0  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.tlog\
     文件      215152  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.tlog\CL.read.1.tlog
     文件        3132  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.tlog\CL.write.1.tlog
     文件         155  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.tlog\ImagePro.lastbuildstate
     文件        2562  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.tlog\cl.command.1.tlog
     文件        1670  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.tlog\link.command.1.tlog
     文件        5534  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.tlog\link.read.1.tlog
     文件         768  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.tlog\link.write.1.tlog
     文件         588  2018-05-19 00:30  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.tlog\rc.command.1.tlog
     文件        2682  2018-05-19 00:30  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.tlog\rc.read.1.tlog
     文件         194  2018-05-19 00:30  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImagePro.tlog\rc.write.1.tlog
     文件      694801  2018-05-19 00:32  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\ImageProDlg.obj
     文件      675385  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\Imageprocess.obj
     文件      908966  2018-05-18 23:05  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\stdafx.obj
     文件     2657280  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\vc120.idb
     文件     7344128  2018-05-21 23:51  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\Debug\vc120.pdb
     文件      108680  2018-05-19 00:30  基于机器视觉的列车前方障碍物检测\源码\ImagePro\ImagePro\ImagePro.aps
............此处省略28个文件信息