车道线识别之 tusimple 数据集介绍

全栈程序员-站长 • 2022年8月5日下午9:46 • 未分类 • 阅读 3

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元售后保障童叟无欺

Tusimple 是一家做自动驾驶的公司，他也公布了一些其在自动驾驶领域积累的数据，其中有一些是和车道线检测相关的。2018年6 月份，其举办了一次以摄像头图像数据做车道检测的比赛，公开了一部分数据及其标注。数据下载数据是：https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3

在其doc中可以发现数据个数的一些说明

车道线识别之 tusimple 数据集介绍

标注json 文件中每一行包括三个字段

raw_file : 每一个数据段的第20帧图像的的 path 路径

lanes 和 h_samples 是数据具体的标注内容，为了压缩，h_sample 是纵坐标（应该是从上到下拍好顺序的），lanes 是每个车道的横坐标，是个二维数组。

-2 表示这个点是无效的点

车道线识别之 tusimple 数据集介绍

上面的数据就有 4 条车道线，第一条车道线的第一个点的坐标是（632，280）。

标注的过程应该是，将图片的下半部分如70%*height 等分成N份。然后取车道线（如论虚实）与该标注线交叉的点

车道线识别之 tusimple 数据集介绍

利用以下脚本可以处理得到标注的数据，这个脚本稍微改动下也可以作为深度学习输入的图像。

# -*- coding: utf-8 -*-  
import cv2
import json
import numpy as np
 
base_path = "/Users/jcl/workspace/lane_detection/"

file=open(base_path+'test_label.json','r')
image_num=0

for line in file.readlines():
    data=json.loads(line)
    # print data['raw_file']
    # 取第 29 帧 看一下处理的效果
    if image_num == 29:
        image=cv2.imread(base_path+data['raw_file'])
        # 二进制图像数组初始化
        binaryimage=np.zeros((image.shape[0],image.shape[1],1),np.uint8)
        # 实例图像数组初始化
        instanceimage=binaryimage.copy()
        arr_width=data['lanes']
        arr_height=data['h_samples']
        width_num=len(arr_width)
        height_num=len(arr_height)
        # print width_num
        # print height_num
        # 遍历纵坐标
        for i in range(height_num):
            lane_hist=40
            # 遍历各个车道的横坐标
            for j in range(width_num):
                # 端点坐标赋值
                if arr_width[j][i-1]>0 and arr_width[j][i]>0:
                    binaryimage[int(arr_height[i]),int(arr_width[j][i])]=255
                    instanceimage[int(arr_height[i]),int(arr_width[j][i])]=lane_hist
                    if i>0:
                        # 画线，线宽10像素
                        cv2.line(binaryimage, (int(arr_width[j][i-1]),int(arr_height[i-1])), (int(arr_width[j][i]),int(arr_height[i])), 255, 10)
                        cv2.line(instanceimage,(int(arr_width[j][i-1]),int(arr_height[i-1])), (int(arr_width[j][i]),int(arr_height[i])), lane_hist, 10)
                lane_hist+=50
        cv2.imshow('image.jpg',image)
        cv2.waitKey()
        cv2.imshow('binaryimage.jpg',binaryimage)
        cv2.waitKey()
        cv2.imshow('instanceimage.jpg',instanceimage)
        cv2.waitKey()
        break
        # string1=base_path+"gt_image_binary/"+str(image_num)+".png"
        # string2=base_path+"gt_image_instance/"+str(image_num)+".png"
        # string3=base_path+"raw_image/"+str(image_num)+".png"
        # cv2.imwrite(string1,binaryimage)
        # cv2.imwrite(string2,instanceimage)
        # cv2.imwrite(string3,image)
    image_num = image_num + 1
    
file.close()
print "total image_num:"+str(image_num)

处理完之后图片输出如下所示：

车道线识别之 tusimple 数据集介绍