팀 프로젝트

[Python] OpenCV로 자율주행 만들기(Threshold)

이전 포스팅에서는 Canny threshold를 사용하였다. 하지만 이번에는 일반 Threshold를 사용하여 콘을 인식해 보았다. Canny threshold는 물체의 윤곽선을 따는 함수인데, 일반 Threshold는 물체의 윤곽선이 아니라 면으로 보여준다. 따라서 윤곽선만 있는 것보다 더 인식을 잘할 수 있을 것 같아서 Threshold를 사용하였다. 이전 포스팅을 보고 싶다면 아래 링크를 참조하기 바란다. [Python] Canny threshold를 이용하여_02 저번에 Canny threshold에서 추출한 물체의 좌표를 기반으로 선을 그어서 화면에 표현해 보았다. 목표 : 콘 인식 및 주행 개발환경 : IDLE 언어 : python 방식 : 단순 알고리즘(Canny threshold) 직전 포..

[Python] OpenCV로 자율주행 만들기(Canny threshold_#02)

저번에 Canny threshold에서 추출한 물체의 좌표를 기반으로 선을 그어서 화면에 표현해 보았다. 목표 : 콘 인식 및 주행 개발환경 : IDLE 언어 : python 방식 : 단순 알고리즘(Canny threshold) 직전 포스팅에서 개선된 사항 및 발견한 오류에 관해 작성했다. 이전 포스팅을 보고 싶다면 아래 포스팅을 참조하기 바란다. [Python] Canny threshold를 이용하여 이번에는 threshold방식을 이용하여 인식하고자 하는 물체의 윤곽선을 얻었다. 목표 : 콘 인식 및 주행 개발환경 : IDLE 언어 : python 방식 : 단순 알고리즘(Canny threshold) 위와 같이 계획을 세웠다. Canny codezaram.tistory.com 먼저 저번 포스팅과 같이..

[Python] OpenCV로 자율주행 만들기(Canny threshold)

이번에는 threshold방식을 이용하여 인식하고자 하는 물체의 윤곽선을 얻었다. 목표 : 콘 인식 및 주행 개발환경 : IDLE 언어 : python 방식 : 단순 알고리즘(Canny threshold) 위와 같이 계획을 세웠다. Canny threshold를 이용하면 물체의 윤곽선을 얻을 수 있다. 윤곽선을 보다 정확하게 얻기 위해 Gaussian Filter을 사용하여 이미지의 노이즈를 줄여주었다. 그리고 라바콘이 주황색이라는 점을 고려하여 HSL필터로 나머지 차선과 배경과 같은 노이즈를 없애 주었다. 그 후 Canny threshold 알고리즘을 사용하여 윤곽선을 추출했다. Canny threshold에 대해 더 알고싶으면 아래 사이트를 참조하기 바란다. OpenCV: Canny Edge Dete..

[Python] OpenCV로 자율주행 만들기(Hough transform)

이번 시도에서는 원근법을 사용하여 이미지를 변형하는 방식 대신 차선 그 자체를 인식하는 방법을 사용하였다. 목표 : 콘 인식 및 주행 개발환경 : IDLE 언어 : python 방식 : 단순 알고리즘(허프 변환) 위와 같이 계획을 세우고 진행했다. 아래 코드를 요약하자면 이렇다. #회색으로 변환한다. #가우스 블러를 사용하여 노이즈를 없애준다. #Canny를 사용하여 운곽선을 따준다. #관심 영역을 설정하여 외부의 필요 없는 이미지를 가린다. #허프 변환을 통해 나온 점들을 연결하여 선을 그린다. #예측 선을 원래 이미지에 덮는다. #위의 과정을 반복하여 동영상을 처리한다. import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import n..

[Python] 자율 주행을 시작하며(Sliding Window)

자율주행을 구상하며 자율주행에서 가장 중요한 점은 2가지, "속도"와 "정확도"라고 생각한다. 이 생각을 기반으로 자율주행에 접근했다. 이번 프로젝트는 콘을 인식하여 주행하는 것이 목표이다. 먼저, 자율주행에 대해 알아보기 위해 비슷한 차선 인식에 대해 알아보았다. 크게 2가지, 딥러닝 방식 또는 단순 알고리즘 방식이 존재했다. 이 중에서 속도가 더 빠르다고 생각이 든 단순 알고리즘 방식으로 접근했다. 목표 : 콘 인식 및 주행 개발환경 : Google 사의 Colab 및 IDLE 언어 : python 방식 : 단순 알고리즘 위와 같이 계획을 세우고 진행했다. 선행연구 위 논문은 자율주행을 프로그래밍하기 위해 찾아보던 논문 중 하나이다. 위 논문은 기존의 자율주행 알고리즘보다 논문에서 제시한 알고리즘이 ..