지난 이야기
지난 과정에서는 L298N 모터 드라이버와 DC 모터 4개를 구동하는 하드웨어를 구축하였습니다.
프로젝트 개요
이번 과정은 OpenCV의 기능을 확인하고 다양한 프로젝트에서 어떠한 차선인식 방법이 사용되는지,
어떠한 방법으로 자율주행을 구현하는 것이 적합한지에 관해 알아보겠습니다.
학부생수준에서 정리하는 것이기 때문에.. 원리를 깊게 알아본다기보다 이러한 기능이 있구나~ 정도로 정리하겠습니다.
주요 기능
- HSV 색상/채도/명도 방식 변환
- Grayscale Conversion 흑백 이미지 변환
- Canny Edge Detection 경계선 검출
- Region of Interest 관심영역 지정
- Hough Transformation 직선검출
- Gaussian Blur 노이즈제거
각 주요기능에 대해 하나씩 알아보도록 하겠습니다.
1. HSV 색상/채도/명도 방식 변환
HSV는 색상/채도/명도로 색인식을 하는 방식입니다. 보통 RGB방식을 잘 아실텐데요,
RGB방식은 Red, Green, Blue 3색으로 색상의 색을 인식합니다.
이러한 방법 중 HSV를 사용하는 이유는 첫째, 조명변화에 둔감합니다. RGB방식의 경우 조명이 변화하면
세가지의 값들이 모두 흔들리기 시작합니다. 하지만 HSV는 밝기(V)와 색상(H)을 분리해두기때문에
같은색이여도 더 안정적인 출력이 가능합니다.실제로 코드를 제작하여 테스트를 해보면서 확인해본결과,
RGB 방식에서 흰색에 그림자가 드리워지면 흰색으로 인식을 못하는 반면, HSV는 흰색으로 잘 인식하는것을 알 수 있습니다.
2. Grayscale Conversion 흑백 이미지 변환
Graysacle 변환은 RGB 방식에서 사용가능한 변환방법으로, RGB 3가지로 변환된 값을 흑백이미지로 바꾸는 방법입니다.
이렇게 흑백으로 변환하는 이유는 연산처리를 빠르게 하여 주행라인을 찾아내는 속도를 빠르게 하기 위해
사용하는 경우가 많습니다. HSV에서는 따로 처리를 더 거칠수록 느려지기떄문에 기본 HSV만 사용합니다.
3. Canny Edge Detection 경계선 검출
Canny Edge Deyection은 그림의 경계선을 검출해내는 기능입니다.
이렇게 경계면을 찾는 원리는 급격하게 색이 변화하는 부분을 검출해내어 그림의 경계면만 검출 해낼 수 있습니다.
마찬가지로 연산처리속도가 좋아진다는 장점이 있습니다.
4. Region of Interest 관심영역 지정
Region of Interest, ROI라고도 하는 관심영역 지정은 특정 부분만을 지정하여 연산범위에 넣는 기능입니다.
사실 자율주행에서 연산속도가 가장중요하지않을까 싶습니다. 따라서 해당 기능도 원하는 특정 부분,
보통 중앙하단을 ROI로 지정하여 해당 부분의 차선이나 어디로 차선이 꺾이는지에 대해 검출하고,
전체를 영역을 지정하는 것보다더 빠르게 검출해낼 수 있다는 장점이 있습니다.
5. Hough Transformation 직선검출
허프변환이라고 하는 이 기능은, 이미지에서 직선을 검출해내는 기능입니다.
요 기능을 사용하는 이유는 차선이 일직선인가, 주변 구조물의 파악, 차량의 현재 방향등을 확인하기 위해 사용합니다.
6. Gaussian Blur 노이즈제거
가우시안 블러는 이미지에 환경적이유나 카메라 스펙에 의해 노이즈가 발생하게 되는데 이를 먼저 말한 케니 엣지 디텍션,
경계면을 검출하는 과정에서 일일히 다 점으로 인식을하기 때문에! 연산이 또 느려지거나
오류를 일으킬 수 있기때문에 노이즈를 제거하기 위한 기능입니다.
이렇게 6가지 OpenCV에서 지원하는 6가지 기능에 대해 알아보았습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 좋은 하루 보내세요.