夜间车辆检测感兴趣的区域

Question

我正在开发一个在夜间探测车辆前灯的项目。我正在MATLAB上做一个演示。我的问题是，我需要找到感兴趣的区域(ROI)来获得低的计算需求。我在很多论文中都做过研究，他们只是使用这样一个固定的ROI，上面的部分被忽略了，下面的部分后来被用来分析。

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但是，如果相机不稳定，我认为这种方法是不合适的。我想找一个更灵活的，在每一帧交替。我的实验图像如下所示：

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如果有人知道，请给我一些建议。

Answer 1

我会把问题转过来，说我们是在寻找某一条线以上的大灯，而不是说大灯在某条线以下，即地平线以下，

你的图像在停机坪上有很高的反射率，我们可以利用这一点。我们知道图像中的最大光量在反射光和前照灯周围的某个地方。因此，我们寻找最亮的那一排，并以此作为我们的地板。那就在这层上面找前灯。

这里的想法是，我们在逐行的基础上查看强度的轮廓，并找到具有最大值的行。

这将只适用于黑暗的图像(即夜间)，而且车头灯在停机坪上的反射很大。

它不能与白天拍摄的图像一起工作。

我用写了这篇文章，但是我相信你可以把它翻译成你所选择的语言。

import matplotlib.pylab as pl
import cv2

# Load the image
im = cv2.imread('headlights_at_night2.jpg')

# Convert to grey.
grey_image = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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平滑图像严重遮掩任何地方的高峰或山谷，我们正在试图平滑的前灯和反射，以便有一个美好的高峰。理想情况下，前照灯和反射光会合并成一个区域。

grey_image = cv2.blur(grey_image, (15,15))

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强度逐行之和

intensity_profile = []
for r in range(0, grey_image.shape[0]):
    intensity_profile.append(pl.sum(grey_image[r,:]))

平滑配置文件并将其转换为numpy数组，以便于处理数据。

window = 10
weights = pl.repeat(1.0, window)/window
profile = pl.convolve(pl.asarray(intensity_profile), weights, 'same')

查找配置文件的最大值。它表示前照灯和反射区域的y坐标。左边的热图显示了分布情况。右边的图表显示每一行的总强度值。

我们可以清楚地看到，强度之和的peak.The y坐标是371，用热图中的一个红色点和图中的一条红色虚线表示。

max_value = profile.max()
max_value_location = pl.where(profile==max_value)[0]
horizon =  max_value_location

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最右边的蓝色曲线表示变量profile。

我们找到最大值的那一行是我们的地板。然后我们知道车头灯在那条线上。我们也知道图像的上部大部分是天空，因此是黑暗的。

我在下面显示结果。我知道这两幅图像中的线都在几乎相同的坐标上，但我认为这只是一个巧合。

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Answer 2

您可以尝试对图像进行下采样。