Найдите контуры с помощью кубической модели
использует согласие случайной выборки (RANSAC) алгоритм, чтобы найти кубические модели контура маршрута, которые соответствуют набору граничных точек и аппроксимированной ширины. Каждая модель в возвращенном массиве boundaries
= findCubicLaneBoundaries(xyBoundaryPoints
,approxBoundaryWidth
)cubicLaneBoundary
объекты содержат [A B C D]
коэффициенты его полиномиального уравнения третьей степени и сила граничной оценки.
[
также возвращает массив ячеек inlier граничных точек для каждой граничной найденной модели, с помощью предыдущих входных параметров.boundaries
,boundaryPoints
]
= findCubicLaneBoundaries(xyBoundaryPoints
,approxBoundaryWidth
)
[___] = findCubicLaneBoundaries(___,
опции использования заданы одним или несколькими Name,Value
)Name,Value
парные аргументы, с любым из предыдущих синтаксисов.
Чтобы подбирать одну граничную модель к двойному маркеру маршрута, установите approxBoundaryWidth
аргумент, чтобы быть достаточно большим, чтобы включать ширину, охватывающую оба маркера маршрута.
Эта функция использование fitPolynomialRANSAC
(Computer Vision Toolbox), чтобы найти кубические модели. Поскольку этот алгоритм использует случайную выборку, выход может варьироваться между запусками.
maxDistance
параметр fitPolynomialRANSAC
(Computer Vision Toolbox) установлен в половину ширины, заданной в approxBoundaryWidth
аргумент. Вопросы рассматриваются inliers, если они в граничной ширине. Функция получает итоговую граничную модель с помощью метода наименьших квадратов на точках inlier.
birdsEyePlot
| birdsEyeView
| cubicLaneBoundary
| monoCamera
| segmentLaneMarkerRidge
| fitPolynomialRANSAC
(Computer Vision Toolbox)