파이선 오픈소스인 YOLOv3 에 커브진 차선을 검출할 수 있도록 OpenCV 비젼 코드를 넣어 자율주행에 필수적인 차선을 감지할 수 있도록 수정해 보자.
커브진 차선 탐색 코드는 아래의 원문을 참조하였다. Jupyter에서 다운받아 실행하면 손쉽게 커브진 차선 탐지를 실행시켜 볼 수 있다. 이 코드에서 커브차선 탐지 알고리듬을 뽑아내어 YOLOv3 앞 부분을 수정 편집하여 커브차선 탐섹과 주행 차량을 식별할 수 있도록 아래의 과정을 따라 편집해 보자.
참조 https://www.hackster.io/kemfic/curved-lane-detection-34f771
참조 https://github.com/kemfic/Curved-Lane-Lines
다음은 커브차선탐지 YOLOv3 파이선 파일이다.
다음은 curvelane.py 에서 읽어들여야 할 비데오파일은 위 Github 전체를 다운 받은 후 project_video.mp4 파일과 camera_cal 폴더를 찾아서 YOLOv3 darknet-master 폴더에 curvelane.py 와 함께 집어 넣자.
한편 커브진 차선 탐지를 위한 OpenCV 비젼 작업 실행을 위해서 laneutils.py 파일도 YOLOv3 darknet-master 폴더에 집어 넣는다. 이 코드는 함수로만 이루어져 있으므로 main 에 넣어 두어도 괜찬지만 너무 길기때문에 별도록 laneutils.py 로 코딩하여 메인코드에서 from laneutils import ... 하여 사용하자.
커브진 차선 탐지를 위한 알고리듬은 바로 laneutils.py 에 포함되어 있으므로 각자 살펴보도록 하자.
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