智能汽车竞赛摄像头处理（5）——摄像头基本循迹的代码实现：找赛道边线和赛道中线_智能车识别赛道中线算法

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前言

思路

处理方法

代码

代码分析

使用

注意

---

前言

（1）我们整个图像处理的步骤如下：

1. 固定阈值二值化/大津法：灰度图像转为黑白图像
2. 找边界求赛道中线
3. 求偏差值（取一行/取多行平均/取多行加权平均）

（2）前一篇文章我们已经对循迹原理进行了分析，找赛道边界就是找黑白跳变点。

思路

我们这篇文章来讲解第二步“找边界求赛道中线”的代码实现，为了避免赛道附近的杂物对二值化产生影响，推荐从中间往两边找赛道中线，适用于中间是白色的情况，能向两边找到两个黑白跳变点；假如遇到中间不是白色的情况，就取1/4中点往两边找黑白跳变点，那么我们就要注意：是图像左边的1/4中点，还是图像右边的1/4中点？我们在代码实现的时候要将这个问题处理好。

处理方法

处理方法就是：采用按“顺序判断“来写：（1）如果图像的二分之一点是白点，那从二分之一点开始找。（2）如果图像的二分之一点是白点，那就分别判断左右两个1/4点哪个为黑点，不可能出现左右两个1/4点均为黑点的情况。

代码

针对以上思想，写出下面伪代码，注释详细，大家可以自行理解，有问题在评论区交流：

/* 名字：Find_Mid_Line
 * 功能：寻找赛道的左右边界
 * 参数：index[MT9V03X_H][MT9V03X_W]（为二值化后的数组）
 * 输出：无（会得到左边界线、右边界线、中线）
 */
//找左边界 右边界 需要三个一维数组
uint8 left_line_list[MT9V03X_H];	//高
uint8 right_line_list[MT9V03X_H];	//高
uint8 mid_line_list[MT9V03X_H];		//高
void Find_Mid_Line(uint8 index[MT9V03X_H][MT9V03X_W])	//index指数
{
    //定义左边点与右边点，并赋初值（当下面for循环没有左边点与右边点时用初值）
    uint8 left_point = 1;
    uint8 right_point = MT9V03X_W - 1;	//宽
 
    left_line_list[0] = 1;
    right_line_list[0] = MT9V03X_W - 1;
    mid_line_list[0] = (left_point + right_point) / 2;
 
    //从图片底部往上找
    for(uint8 i = MT9V03X_H - 1;i > 0;i--)	//高——行
    {
/**************以下代码是遍历一整个横行找两个黑白跳变点***************/        
        //	如果二分之一点是白点，从二分之一点开始找
        if(index[i][MT9V03X_W/2] == 255)	//255 - 白
        {
            //寻找左边点
            for(uint8 j = MT9V03X_W/2 - 1;j > 0;j--)
            {
                if(index[i][j] == 0 && index[i][j+1] == 255)	//255 - 白
                {
                    left_point = j;
                    break;
                }
            }
            
            //寻找右边点
            for(uint8 j = MT9V03X_W/2 + 1;j < MT9V03X_W;j++)
            {
                if(index[i][j] == 0 && index[i][j-1] == 255)	//255 - 白
                {
                    right_point = j;
                    break;
                }
            }
        }
 
        //	如果四分之一点是白点，从四分之一点开始找
        else if(index[i][MT9V03X_W/4] == 255)
        {
            //寻找左边点
            for(uint8 j = MT9V03X_W/4 - 1;j > 0;j--)
            {
                if(index[i][j] == 0 && index[i][j+1] == 255)	//255 - 白
                {
                    left_point = j;
                    break;
                }
            }
            
            //寻找右边点
            for(uint8 j = MT9V03X_W/4 + 1;j < MT9V03X_W;j++)
            {
                if(index[i][j] == 0 && index[i][j-1] == 255)	//255 - 白
                {
                    right_point = j;
                    break;
                }
            }
        }
 
        //	如果四分之三点是白点，从四分之三开始找
        else if(index[i][MT9V03X_W/4*3] == 255)
        {
            //寻找左边点
            for(uint8 j = MT9V03X_W/4*3 - 1;j > 0;j--)
            {
                if(index[i][j] == 0 && index[i][j+1] == 255)	//255 - 白
                {
                    left_point = j;
                    break;
                }
            }
            
            //寻找右边点
            for(uint8 j = MT9V03X_W/4*3 + 1;j < MT9V03X_W;j++)
            {
                if(index[i][j] == 0 && index[i][j-1] == 255)	//255 - 白
                {
                    right_point = j;
                    break;
                }
            }
        }
        else	//1/2点，1/4点，3/4点都是黑色时
        {
            left_point = 1;
            right_point = MT9V03X_W - 1;
        }
 
        left_line_list[i] = left_point;
        right_line_list[i] = right_point;
        mid_line_list[i] = (left_point + right_point)/2;
    }
}

代码分析

        通过扫线，我们可以找到左边线的横坐标数组left_line_list[i]，右边线的横坐标数组right_line_list[i]，确定了左边线和右边线上所有点的横坐标，而边线的纵坐标就是是整个图像的高，所以左边线和右边线就确定了。

       对左边线和右边线的横坐标求平均值：mid_line_list[i] = (left_point + right_point)/2， 最后得到的数组mid_line_list[i]为赛道中线的横坐标数组，中线的纵坐标也是整个图像的高，到此赛道边线和中线都确定下来了。

使用

在cpu1.c中添加以下代码：

    while (TRUE)
    {
        // 此处编写需要循环执行的代码
 
        if(mt9v03x_finish_flag)     //一幅图像完全采集完毕后，再进行图像的显示判断和显示
        {
            //Set_image_towvalues(150); //固定阈值二值化
            BandW_threshold = otsuThreshold_fast(mt9v03x_image[0]);//大津法得到动态阈值
            Set_image_towvalues(BandW_threshold); //动态阈值二值化，得到二值化后的二维数组mt9v03x_image_BandW
            
            Find_Mid_Line(mt9v03x_image_BandW[MT9V03X_H][MT9V03X_W]);//找边线
            
            tft180_displayimage03x(mt9v03x_image_BandW[0],MT9V03X_W,MT9V03X_H);//显示二值化后的图像
            mt9v03x_finish_flag = 0;//图像显示完成后才对标志位清零
        }
 
        // 此处编写需要循环执行的代码
    }

注意

        tc264对于数组越界，包括循环中遍历时的数组越界是比较严格的，一旦有什么地方有越界产生，工程会运行失败，功能会运行异常，屏幕可能显示不了图像。

下一节介绍，在屏幕中画出所找的边线和中线，直观地体现我们通过算法找的边线和中线是否合适。