Proyecto Detección de Carriles con OpenCV

Proyecto Detección de Carriles con OpenCV

Índice de Contenidos

1. 🚀 Introducción a la Detección de Carriles usando OpenCV
2. 🛠️ Preparación del Entorno
   • Instalación de OpenCV
   • Descarga del Código Fuente
3. 🔍 Calibración de la Cámara
   • Importancia de la Calibración
   • Proceso de Calibración en OpenCV
4. 🖼️ Umbralización de Imágenes
   • Concepto de Umbralización
   • Implementación en OpenCV
5. 🔄 Transformación de Perspectiva
   • Entendiendo la Transformación de Perspectiva
   • Aplicación en Detección de Carriles
6. 🛣️ Detección de Carriles
   • Proceso de Detección
   • Algoritmos Utilizados
7. 📐 Detección de Bordes con Canny
   • Principio de Detección de Bordes
   • Implementación en OpenCV
8. 🌀 Transformada de Hough
   • Utilidad de la Transformada de Hough
   • Uso en la Detección de Líneas
9. ✨ Conclusiones y Recomendaciones
10. 📚 Recursos Adicionales

🛣️ Detección de Carriles

La detección de carriles es una parte fundamental en sistemas de asistencia a la conducción y vehículos autónomos. En este artículo, exploraremos cómo usar OpenCV para detectar carriles en imágenes o videos de carreteras.

Proceso de Detección

El proceso de detección de carriles implica varios pasos esenciales:

1. Preprocesamiento de la Imagen

Antes de detectar los carriles, es crucial preprocesar la imagen para eliminar el ruido y resaltar características relevantes.

2. Detección de Bordes con Canny

La detección de bordes con el algoritmo de Canny nos ayuda a identificar las áreas de cambio de intensidad en la imagen, que a menudo corresponden a los bordes de los carriles.

3. Transformada de Hough

La transformada de Hough nos permite detectar líneas en una imagen. En el contexto de la detección de carriles, usamos la transformada de Hough para encontrar líneas rectas que representen los bordes de los carriles.

4. Posprocesamiento y Visualización

Una vez que hemos identificado las líneas que representan los carriles, podemos realizar algún posprocesamiento, como el cálculo de la pendiente y la intersección de las líneas para determinar la ubicación de los carriles.

Algoritmos Utilizados

Para la detección de carriles, empleamos principalmente los siguientes algoritmos y técnicas:

• Filtrado y Umbralización: Para resaltar las características relevantes en la imagen y suprimir el ruido.

• Detección de Bordes con Canny: Para encontrar bordes en la imagen que nos ayudarán a identificar los límites de los carriles.

• Transformada de Hough: Para detectar líneas rectas en la imagen, que luego se interpretan como los carriles en la carretera.

• Calibración de Cámara: Para corregir distorsiones geométricas en las imágenes debidas a la cámara.

La combinación de estos algoritmos nos permite construir un sistema robusto para la detección de carriles en imágenes o videos de carreteras.

¡Con estos conceptos en mente, estaremos listos para adentrarnos en la implementación práctica de la detección de carriles utilizando OpenCV!