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프로젝트/자율주행 개발(baqu4)

[Python] OpenCV로 자율주행 만들기(Threshold_#04)

달라진 점 이전 포스팅까지는 색과 관련없이 오로지 오른쪽, 왼쪽의 가상 차선에 따라 점을 분류했었다. 하지만 주최측의 규정이 바뀜에 따라 기존 알고리즘에서 색상으로 분류하는 알고리즘으로 수정하게 되었다. 가상의 차선을 바탕으로 콘을 구분하는 코드가 궁금하다면 이전 포스팅을 참조하기 바란다. [Python] OpenCV로 자율주행 만들기(Threshold_03) 이전 포스팅과의 차이점 먼저 이전 포스팅을 보고 싶다면 아래 링크를 참조하기 바란다. [Python] OpenCV로 자율주행 만들기(Threshold_02) 성과물 : 먼저 OpenCV를 활용하여 만든 지금까지의 자율주행 성 codezaram.tistory.com # 업데이트된 부분 색상에 따른 좌, 우 차선 분류 알고리즘 제작 콘의 색상인 빨간색..

프로젝트/자율주행 개발(baqu4)

[Python] OpenCV로 자율주행 만들기(Threshold_#03)

이전 포스팅과의 차이점 먼저 이전 포스팅을 보고 싶다면 아래 링크를 참조하기 바란다. [Python] OpenCV로 자율주행 만들기(Threshold_02) 성과물 : 먼저 OpenCV를 활용하여 만든 지금까지의 자율주행 성과물을 보여주겠다. 실로 대단하였다. 위의 이 영상은 자율주행을 시연하기 전 콘을 인식하여 가상의 차선을 그어본 것이다. 이것 codezaram.tistory.com 위의 포스팅과 다르게 콘의 규정이 바뀌었다. 원래는 색상에 관계없이 좌우 차선에 가까운 점들을 모아서 왼쪽 점 집합, 오른쪽 점 집합을 만들었다. 하지만 이제는 오른쪽 콘은 노란색, 왼쪽 콘은 파란색, 정지선은 빨간색 순으로 콘들을 색깔로 구분해야 한다. 내가 개발한 코드는 전처리를 거쳐 이미지를 가공한 후 이미지에서 콘..

프로젝트/자율주행 개발(baqu4)

[Python] OpenCV로 자율주행 만들기(Threshold_#02)

성과물 : 먼저 OpenCV를 활용하여 만든 지금까지의 자율주행 성과물을 보여주겠다. 실로 대단하였다. 위의 이 영상은 자율주행을 시연하기 전 콘을 인식하여 가상의 차선을 그어본 것이다. 이것의 원리는 먼저 가상의 선을 미리 그어둔 후 거기에 가까운 점들을 추출하여 왼쪽 콘들, 오른쪽 콘들로 나눈다. 그 후, 이 콘들을 사용하여 다시 가상의 차선을 만들었다. 요약하자면 다음과 같다. 임의의 가상의 차선 긋기 while(true): 가상의 차선을 바탕으로 콘 인식하기 콘들을 바탕으로 다시 가상의 차선 긋기(linear regression) 하지만 아직 많은 콘들을 뽑아내지 못한다는 단점이 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위해 먼저 콘들을 추출하는 부분을 이미지화해보았다. 콘을 추출한 곳은 흰색 네모 박스가..