Найдите контуры с помощью параболической модели
использует алгоритм консенсуса случайной выборки (RANSAC), чтобы найти параболические краевые модели маршрута, которые соответствуют набору граничных точек и приблизительной ширине. Каждая модель в возвращенном массиве boundaries
= findParabolicLaneBoundaries(xyBoundaryPoints
,approxBoundaryWidth
)parabolicLaneBoundary
объекты содержат [A B C]
коэффициенты его полиномиального уравнения второй степени и сила краевой оценки.
[
также возвращает массив ячеек с внутренними граничными точками для каждой найденной краевой модели.boundaries
,boundaryPoints
]
= findParabolicLaneBoundaries(xyBoundaryPoints
,approxBoundaryWidth
)
[___] = findParabolicLaneBoundaries(___,
использует опции, заданные одним или несколькими Name,Value
)Name,Value
пара аргументов с любым из предыдущих синтаксисов.
Чтобы подогнать одну краевую модель к маркеру двойного маршрута, установите approxBoundaryWidth
аргумент, чтобы быть достаточно большим, чтобы включать ширину, охватывающую оба маркера маршрута.
Эта функция использует fitPolynomialRANSAC
найти параболические модели. Поскольку этот алгоритм использует случайную выборку, выход может варьироваться между запусками.
The maxDistance
параметр fitPolynomialRANSAC
задано значение половины ширины, заданной в approxBoundaryWidth
аргумент. Точки считаются inliers, если они находятся в пределах ширины границы. Функция получает окончательный контур, используя аппроксимацию методом наименьших квадратов на точках inlier.
birdsEyePlot
| birdsEyeView
| fitPolynomialRANSAC
| monoCamera
| parabolicLaneBoundary
| segmentLaneMarkerRidge