반응형 Slope2 [Capstone Design]3. 차선 인식(Lane Detection) - 6 지난 포스팅까지 해서 이제 얼추 차선으로 써먹을만한 친구들만 뽑아내는 과정까지 진행했습니다. 혹시 코드를 직접 실행시켜보신 분이라면 최소 길이 트랙바를 조절하다 보면 차선 후보가 선 하나만 나오는 게 아니라 여러 개가 겹쳐있다는 사실을 눈치채셨을 것 같은데요. 이번 포스팅은 그렇게 겹쳐있는 선들을 하나로 만들고 중심 기준으로 왼쪽 차선과 오른쪽 차선을 분리해보는 시간을 가지겠습니다. 먼저 왼쪽 차선과 오른쪽 차선을 나누는 것 부터 먼저 해보겠습니다. 미리 나눠놓고 나중에 각각의 대표선을 계산하는 게 훨씬 효율적일 것 같거든요. 사실 왼쪽선 오른쪽 선을 나누는 것은 그렇게 어려운 일이 아닙니다. 잠깐 그림을 한 번 볼까요. 그림의 퀄리티는 신경쓰지 마시기 바랍니다. 왼선을 붉은색, 오른선을 푸른색으로 구분.. 2022. 4. 15. [Capstone Design]3. 차선 인식(Lane Detection) - 5 지난 시간에는 직선으로 인식하는 최소 길이를 트랙바를 이용해서 조절하는 것까지 진행을 했었죠. 하지만 그렇게 하더라도 원하지 않는 친구들이 좀 남아있었던 것을 보셨을 겁니다. 그렇다면 우리는 이제 뭘 더 진행해야 불필요한 친구들을 걸러낼 수 있을까요? 이번 시간에는 각도를 이용해서 필터링을 진행해볼까 합니다. 눈치 빠르신 분들은 각도 얘기를 듣자마자 방법을 떠올리셨을지도 모르겠네요. 각도 얘기를 하기에 앞서서 잠깐 소실점(Vanishing Point)에 대해서 얘기를 먼저 해보겠습니다. 미술이나 사진 등의 분야에서 자주 나오는 얘기인 소실점은 원근법과 상당히 밀접한 관련이 있는데요. 우리가 저 멀리 있는 무언가를 보거나 혹은 촬영을 하면 실제로는 평행한 선들이 어떤 점으로 모여드는 것처럼 보이게 됩니다... 2022. 4. 14. 이전 1 다음 반응형
