基于OMAP3530平臺的車(chē)道線(xiàn)識別檢測的實(shí)現

　　程序段2設置像素格式

　　(4)申請緩存區，并獲取每個(gè)緩存的信息

　　V4l2捕獲的數據，是存放在內核空間里的，用戶(hù)不能直接訪(fǎng)問(wèn)該段內存，必須通過(guò)某些方法來(lái)轉換地址。這里我們采用mmap映射方式，相關(guān)代碼見(jiàn)程序段3.

　　圖1車(chē)道線(xiàn)識別算法流程圖

　　圖2路面邊緣示意圖

　　圖3干擾直線(xiàn)

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　　req.count=4;

　　req.type=V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;

　　req.memory=V4L2_MEMORY_MMAP;

　　ioctl(fd，VIDIOC_REQBUFS，

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　　程序段3映射內核空間到用戶(hù)空間

　　(5)開(kāi)始采集視頻

　　type = V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE;

　　ioctl (fd， VIDIOC_STREAMON，

　　(6)取出緩沖區中已經(jīng)采樣的緩存

　　ioctl(fd，VIDIOC_DQBUF，

　　(7)停止采集和關(guān)閉設備

　　int close_v4l2(void)

　　{ ioctl(fd， VIDIOC_STREAMOFF，

　　…}

　　實(shí)驗測試

　　本文設計的視頻圖像采集模塊及測試演示系統實(shí)物圖如圖4所示。

　　在學(xué)校外的新蘭路上采集到了回旋曲線(xiàn)、拋物線(xiàn)、直線(xiàn)三種結構化道路圖像，對采集到的三種道路圖像應用車(chē)道線(xiàn)識別算法處理，提取出車(chē)道標志線(xiàn)，效果圖如5所示。從效果圖中可以看出該算法基本上對由光照的強弱、對陰影區域和對道路的質(zhì)量等造成的問(wèn)題影響不大，表現出很好的識別效果。

　　圖4視頻圖像采集演示系統

　　圖5三種結構化道路車(chē)道線(xiàn)提取效果圖