В настоящее время я работаю над проектом обнаружения дорожек, в котором входом является дорожное изображение RGB "img" из гоночной игры, а выводом является то же изображение, отмеченное нарисованными цветными линиями на обнаруженных дорожках.
Шаги:
- Конвертируйте изображение RGB «img» в изображение HSL, затем используйте на нем белую маску цвета (на изображении ожидаются только белые полосы) с белым диапазоном цветов, чтобы отбросить любые части изображения с цветами вне этого диапазона ( поместите их значения как нули), пусть вывод этого шага будет "white_img".
- конвертировать "white_img" в оттенки серого, получая "gray_img".
- Примените размытие по Гауссу к "gray_img", чтобы сделать края более гладкими, чтобы можно было обнаружить менее шумные края, создавая "smoothot_img".
- Применить обнаружение края к «smoothed_img», создавая «edge_img».
- Обрежьте "edge_img", выбрав интересующую область ROI, которая находится приблизительно в нижней половине изображения, и получим "roi_img".
- Наконец, примените преобразование Хафа к «roi_img», чтобы обнаружить линии, которые будут считаться обнаруженными полосами.
Самая большая проблема, с которой я сталкиваюсь сейчас, - это изменение яркости и оттенков на полосах. Для темного изображения с оттенками на полосах цвет полос может стать очень темным. Я попытался увеличить допустимый диапазон белого цвета в шаге 1, который хорошо работал для такого рода изображений. Но для яркого изображения без теней на дорожках большая часть изображения не отбрасывается после шага 1, что приводит к выводу, содержащему множество вещей, не относящихся к полосам.
Примеры входных изображений:
- Средняя яркость без теней на полосах движения
- Низкая яркость с оттенками на полосах
- Высокая яркость без теней на полосах движения
Буду признателен за любую помощь в решении этих вопросов. Заранее спасибо.