콘인식

[Python] OpenCV로 만든 자율주행 코드 리뷰

지금부터 본격적으로 나와 내 동료가 작성한 코드의 리뷰를 시작하겠다. 참고 잘 따라온다면 우리가 짠 코드와 그 당시 생각들을 엿볼 수 있을 것이다. OpenCV 자율주행 코드 리뷰 # LaneDetector_16.py 우리의 코드 중 가장 기본이 되는 뼈대 코드이다. 나와 내 동료는 각자 다른 방식으로 접근했다. 나는 열악한 환경을 고려하여 정확도가 조금 떨어지더라도 빠른 OpenCV를 채택하였고, 내 동료는 정확도가 중요하다고 생각하여 딥러닝을 선택하였다. 결국, OpenCV를 자율주행에 쓰는 것으로 채택했다. import numpy as np import cv2 import time from Steering import * from Preprocessing import * from StopDetect..

[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 ..