Основы

Поиск и распознавание сигнала светофора на изображении.

В данной статье представлен пример одного из возможных решений по поиску светофора на изображении и получение сигнала светофора в LabVIEW. Данное решение возможно быть выполнено также и на контроллере myRIO.

Содержание

Описание решения

Всё решение по поиску светофора и получению его сигнала можно разделить на несколько этапов:

Общий алгоритм нахождения и определения сигнала светофора

Описание каждого из этапов ниже.

Обнаружение кандидатов

Назначением этапа Обнаружения (Detection) кандидатов является нахождение объектов, которые могут быть теми объектами, которых нам необходимо найти. Но поиск таких кандидатов происходит наиболее простыми и быстрыми методами технического зрения.

Настройки к данному этапу необходимо подбирать так, чтобы все светофоры были найдены на каждом изображении из исходного набора изображений.

Исходное изображение (изображения взяты из Open Source проекта traffic-light-detector)
Извлечение интенсивности изображения
Бинаризация в заданном диапазоне
Фильтрация после бинаризации
Получение результата
Отображение результата на исходном изображении

Traffic Light Test Project 1_LV17

Traffic Light Test Project 1_LV18

Traffic Light Test Project 1_LV16

Распознавание объектов

Расширим область поиска (region of interest) из предыдущего этапа
Преобразуем в изображение с оттенками серого
Поиск по шаблону будет происходить только в областях, помеченных зеленым прямоугольником
Результат поиска по шаблону (Geometric Matching)

Traffic Light Test Project 2_LV18

Traffic Light Test Project 2_LV16

Traffic Light Test Project 2_LV17

Бинаризация по цвету

Вырезаем по маске из исходного изображения
Бинаризируем по красному цвету в палитре HSL
Бинаризируем по зеленому цвету в палитре HSL

Traffic Light Test Project 3_LV17

Traffic Light Test Project 3_LV18

Traffic Light Test Project 3_LV16

Принятие решения

Результат принятия решения в LabVIEW

Traffic Light Test Project 4_LV16

Traffic Light Test Project 4_LV17

Traffic Light Test Project 4_LV18

Источники

NI myRIO Vision Essentials Guide

R. de Charette and F. Nashashibi, «Traffic light recognition using image processing compared to learning processes,» 2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, St. Louis, MO, 2009, pp. 333-338.

JunshengFu/traffic-light-detector/test_images

Исходный код предоставляется «как есть», без каких-либо гарантий. Ни при каких обстоятельствах авторы данного кода не несут ответственности за любые претензии, убытки или прочую ответственность, связанные с использованием данного программного обеспечения.

Ответы

  1. В данной теме можно обсудить эту публикацию.

Обсудите на talk.roboticsclub.ru

Участники обсуждения