Exponenta Banner
exponenta event banner

Обнаружение полосы движения на GPU с помощью houghlines Функция

В этом примере используются:

Открыть сценарий

В этом примере показано, как создать CUDA ® MEX для функции MATLAB ®, которая может обнаруживать и выводить границы маркеров полос на изображении. Пример принимает изображение RGB в качестве входных данных и использует ordfilt2(Панель инструментов обработки изображений), hough(Панель инструментов обработки изображений), houghpeaks(Панель инструментов обработки изображений), и houghlines(Панель инструментов обработки изображений), которые являются частью Toolbox™ обработки изображений для создания выходного изображения полосы движения.

Предварительные условия для сторонних производителей

Необходимый

В этом примере создается CUDA MEX со следующими требованиями сторонних производителей.

  • Графический процессор NVIDIA ® с поддержкой CUDA и совместимый драйвер.

Дополнительный

Для построений, отличных от MEX, таких как статические, динамические библиотеки или исполняемые файлы, этот пример имеет следующие дополнительные требования.

Проверка среды графического процессора

Чтобы убедиться, что компиляторы и библиотеки, необходимые для выполнения этого примера, настроены правильно, используйте coder.checkGpuInstall функция.

envCfg = coder.gpuEnvConfig('host');
envCfg.BasicCodegen = 1;
envCfg.Quiet = 1;
coder.checkGpuInstall(envCfg);

lane_detection_houghlines Функция точки входа

lane_detection_houghlines.m функция точки входа принимает изображение интенсивности в качестве входных данных и возвращает изображение, обнаруженное в полосе движения.

type lane_detection_houghlines

function [lines] = lane_detection_houghlines(inputImage)%#codegen

%  Copyright 2019 The MathWorks, Inc.
coder.gpu.kernelfun;

% Convert RGB image to grayscale image.
grayImage = im2gray(inputImage);

% Edge detection using ordfilt2.
input = grayImage(240:end,1:end);
dom = ones(2);
minOrder = 1;
maxOrder = 4;
padopt = 'zeros';

MinImg = ordfilt2(input,minOrder,dom,padopt);
MaxImg = ordfilt2(input,maxOrder,dom,padopt);

% Edge detected output.
outImage = MaxImg - MinImg;
BW = imbinarize(outImage);

[H,T,R] = hough(BW);
P  = houghpeaks(H,20,'threshold',1);
lines = houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',200,'MinLength',150);

Создание CUDA MEX для lane_detection_houghlines Функция

Создайте объект конфигурации кода графического процессора и запустите codegen функция.

inputImage = imread('highway.png');
inputResizedImage = imresize(inputImage,[480 640]);
cfg = coder.gpuConfig('mex');
codegen -args {inputResizedImage} -config cfg lane_detection_houghlines -o lane_detection_houghlines_gpu_mex

Code generation successful.

Запуск созданного CUDA MEX

Выполнить сгенерированное lane_detection_houghlines_mex с входным изображением и постройте график входных изображений и изображений, обнаруженных в полосе движения.

[lines] = lane_detection_houghlines_gpu_mex(inputResizedImage);

% Plot images.
inputImageVGAsize = imresize(inputImage,[480 640]);
outputImage = imresize(inputImage,[480 640]);
p1  = subplot(1, 2, 1);
p2 = subplot(1, 2, 2);
imshow(inputImageVGAsize, 'Parent', p1);
imshow(outputImage, 'Parent', p2);hold on
max_len = 0;
for k = 1:length(lines)
    if ((lines(k).theta <= 60 && lines(k).theta >10)||(lines(k).theta <= -10 && lines(k).theta > -50) )
        xy = [lines(k).point1; (lines(k).point2)];
        plot(xy(:,1),xy(:,2)+240,'LineWidth',2,'Color','green');

        % Plot beginning and end of lines.
        plot(xy(1,1),xy(1,2)+240,'x','LineWidth',2,'Color','yellow');
        plot(xy(2,1),xy(2,2)+240,'x','LineWidth',2,'Color','red');

        % Determine the endpoints of the longest line segment.
        len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);
        if ( len > max_len)
            max_len = len;
            xy_long = xy;
        end
    end
end
title(p1, 'Input Image');
title(p2, 'Lane Detected Output Image');

См. также

Функции

Объекты

Связанные темы

Документация по кодеру GPU

Поддержка