Opencv 基于图像处理的直线跟随器

我开始在一个直线跟随器项目上工作，但它要求我使用图像处理技术。我有一些想法要考虑，但我想输入一些，因为我想澄清一些疑惑。这是我解决这个问题的方法：我首先读取图像，然后应用阈值来检测对象（线）。我做颜色过滤，然后做边缘检测。在这之后，我开始进行图像分类以检测所有线条，然后外推这些线条以仅输出/检测平行线条（如车道检测算法）。利用这条平行线，我可以计算保持车辆居中的中心和转弯角度

我不知道路径中的角度，所以系统必须能够转动任何角度，这就是我将计算角度的原因。我已经包括了一张带转弯的线条图片，这就是我将要处理的转弯类型。我几乎成功地实现了一切。我的主要问题是角度的改变，基本上是转弯。在我检测到平行线后，如何让我的系统知道何时转弯？这个问题可能有点让人困惑，但基本上，只要角度接近零，车辆就会向前移动。但当车辆接近转弯时，它可能会检测到两组平行线。也许我可以定义检测到的线的长度，以确定车辆是否必须向前移动

任何想法都将不胜感激

如果有两条线（每条路径的中心线）：

当你选择一个x，使y1和y2相等时，它们相交（当然，如果它们不平行，那么m1！=m2）

（做一大堆代数）

靠近此点时，请切换线路

注意：这不会处理完全垂直线的情况，因为它们有无限的斜率，并且没有y截距——为此请参见。每行有2个方程式：

x = f1(t1)
y = f2(t1)

及

设置

f1（t1）=f3（t2）

和

f2（t1）==f4（t2）

以查找非平行线的交点。然后将

t1

插入第一条直线公式，找到

（x，y）

基本上，by解释了如何获得每条路径两条中心线的交点，然后该交点是开始转弯的好点

我想添加一个关于如何计算路径中心线的建议

根据我的经验，当使用从图像中提取的线的浮点表示时，这些线实际上从来都不是平行的，它们通常在图像外的某个点相交（可能很远）

< > C++函数>代码> <行> <代码> >由< < 一行表示为，以下函数 构造两条直线的平分线

p

和

q

第p行是pa*x+pb*y+pc=0

第q行是qa*x+qb*y+qc=0

平分线的

a

、

b

、

c

是函数的最后三个参数：

a

、

b

和

c

在一般情况下，平分线具有向量的方向，该方向是两条直线的归一化方向之和，并且通过

p

和

q

的交点。如果

p

和

q

是平行的，则平分线定义为与

p

方向相同的线，且与

p

和

q

的距离相同（有关详细信息，请参阅官方CGAL文档）

m1 * x + b1 = m2 * x + b2

x  = (b2 - b1) / (m1 - m2)
(y should be the same for both line formulas)

x = f1(t1)
y = f2(t1)

x = f3(t2)
y = f4(t2)

void
bisector_of_lines(const double &pa, const double &pb, const double &pc,
            const double &qa, const double &qb, const double &qc,
            double &a, double &b, double &c)
{
  // We normalize the equations of the 2 lines, and we then add them.
  double n1 = sqrt(pa*pa + pb*pb);
  double n2 = sqrt(qa*qa + qb*qb);
  a = n2 * pa + n1 * qa;
  b = n2 * pb + n1 * qb;
  c = n2 * pc + n1 * qc;

  // Care must be taken for the case when this produces a degenerate line.
  if (a == 0 && b == 0) {// maybe it is best to replace == with https://stackoverflow.com/questions/19837576/comparing-floating-point-number-to-zero
    a = n2 * pa - n1 * qa;
    b = n2 * pb - n1 * qb;
    c = n2 * pc - n1 * qc;
  }
}