17届智能车图像处理部分讲解
时间: 2025-08-16 08:44:44 浏览: 8
### 关于第17届智能车竞赛中的图像处理
在第17届全国大学生智能车竞赛中,对于图像处理部分的要求和技术实现具有一定的复杂性和挑战性。由于该届比赛涉及到了摄像头的应用,在图像识别和处理方面的需求尤为突出。
#### 图像采集与预处理
为了确保后续算法的有效运行,高质量的图像输入至关重要。通常情况下,会采用CMOS传感器获取赛道环境的信息[^2]。这些原始数据往往存在噪声干扰等问题,因此需要先经过滤波去噪等预处理操作来提升图像质量。
#### 特征提取方法
针对特定的比赛场景设计有效的特征检测机制是成功的关键之一。可以利用颜色分割、边缘检测等多种计算机视觉技术从复杂的背景环境中分离出路标或其他重要目标对象。例如通过HSV色彩空间转换更容易区分不同色调区域从而定位白色或黄色线条作为导航依据[^1]。
#### 抗光照变化策略
考虑到实际比赛中光源条件可能随时发生变化影响成像效果,所以还需要特别注意增强系统的鲁棒性以应对各种极端状况下的正常工作能力。如遇严重反光或者昏暗情形下难以获得清晰画面时,则可以根据实际情况请求裁判允许使用辅助工具改善拍摄视角内的亮度分布情况[^3]。
```python
import cv2
import numpy as np
def preprocess_image(image):
""" 对图像进行初步处理 """
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
_, thresh = cv2.threshold(blurred, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
return thresh
def detect_lines(thresh_img):
""" 使用霍夫变换检测直线 """
lines = cv2.HoughLinesP(
thresh_img,
rho=1,
theta=np.pi / 180,
threshold=50,
minLineLength=50,
maxLineGap=10
)
return lines if lines is not None else []
```
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