车道线检测代码OpenCv以及理论算法说明

本程序基于OpenCv给出了一种车道线检测的算法，首先通过OSTU进行二值化处理，随后通过改进的霍夫变化进行车道线检测，具有比较好的效果。

//---------------------车道线检测-------------------------//

/*可以处理摄像头，也可以处理视频文件*/


#include 
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#include 
#include 
#include 
#include 


using namespace cv;
using namespace std;

CvCapture* g_capture = NULL;
IplImage* PreProcessImg = NULL;
CvPoint point1 point2 point3 pointend pointtemp;
CvPoint pointmeet;//相交点

vector points;
vector pointsleft;
vector pointsright;

//结构体1，左侧的线，右侧的线
struct line
{
	CvPoint pointbottom;
	CvPoint pointtop;
}lineleft lineright;

//结构体2
struct greycount
{
	uchar grey;
	int count;
};

//大津阈值车道从背景中分离出来
void ImproveOTSU（IplImage* image IplImage* image2）
{


	//int lc = cvRound（（image->height / 2） + 1）;
	//cvSetImageROI（image cvRect（0 lc image->width image->height））;

	//如果只对下半幅图像做大津阈值，效果不好
	//cvThreshold（image image 80 255 CV_THRESH_BINARY）;//速度慢，与OSTU差100ms
	//cvThreshold（image image2 180 235 CV_THRESH_BINARY_INV | CV_THRESH_OTSU）;//BINARY能检测出视频3-2
	cvThreshold（image image2 0 255 CV_THRESH_OTSU）;//改变阈值没效果
	//cvResetImageROI（image）;
	//cvCopy（image image2）;

}

//改进的hough变换检测车道
int Hough（IplImage* image float* tabSin float *tabCos int *accum int numrho int &predistance1 int &preangle1 int &predistance2 int &preangle2）
{
	int r angle1 = 1 angle2 = 1 distance1 = 0 distance2 = 0 n = 0;
	long j;
	int angelstart1 = 40;
	int angleend1 = 70;
	int anglestart2 = 110;
	int angleend2 = 160;

	if （preangle1 != 0）
	{
		angelstart1 = preangle1 - 5;
		angleend1 = preangle1 + 5;
	}
	if （preangle2 != 0）
	{
		anglestart2 = preangle2 - 5;
		angleend2 = preangle2 + 5;
	}

	int step = image->widthStep / sizeof（uchar）;
	uchar *data0 = （uchar *）image->imageData;

	for （int i = image->height / 2; i < image->height; i++）
	{
		for （j = 0; j < image->width; j++）
		{
			if （data0[i*step + j] == 255）//??
			{
				for （n = angelstart1; n < angleend1; n++）//40--70
				{
					r = cvRound（j * tabCos[n] + i * tabSin[n]）;
					r += （numrho - 1） / 2;
					accum[（n + 1） * （numrho + 2） + r + 1]++;
				}
				for （n = anglestart2; n < angleend2; n++）//110--160
				{

					r = cvRound（j * tabCos[n] + i * tabSin[n]）;
					r += （numrho - 1） / 2;
					accum[（n + 1） * （numrho + 2） + r + 1]++;
				}
			}
		}
	}
	//printf（“preangle1preangle2:%d %d\n “preangle1preangle2）;
	//找出数值最大的小格
	int numbermax1 = 30 numbermax2 = 30;

	for （r = 0; r < numrho; r++）//angle1\angle2 ????
	{
		for （n = 40; n < 70; n++）
		{
			int base = （n + 1） * （numrho + 2） + r + 1;
			if （accum[base] > numbermax1）
			{
				numbermax1 = accum[base];
				angle1 = n;
				distance1 = cvRound（r - （numrho - 1）*0.5f）;
			}
		}
		for （n = 110; n<160; n++）
		{
			int base = （n + 1） * （numrho + 2） + r + 1;
			if （accum[base] > numbermax2）
			{
				numbermax2 = accum[base];
				angle2 = n;
				distance2 = cvRound（r - （numrho - 1）*0.5f）;
			}
		}
	}
	

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件      18490  2017-11-20 18:23  车道线.cpp

     文件    6457025  2017-11-21 08:59  1.mp4

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              6475515                    2