Lane Detection Tupelfehler hough_lines OpenCv

Question

Ich habe an LaneDetection gearbeitet, als ich von sentdex von seinem YouTube-Kanal mit der PYTHON PLAYS GTA V-Serie lernte.

Ahead will ich meinen eigenen Lane Erkennungscode anwenden, aber ich begegne Tupel Fehler Ich bin neu in OpenCV und damit nun die Konzepte erfassen Versäumnis

Im Folgenden wird die hough_line Funktionsfehler erzeugt werden, die sein wird, von Prozessfunktion aufgerufen.

def hough_lines(img, rho, theta, threshold, min_line_len, max_line_gap): 
 
    """ 
 
    `img` should be the output of a Canny transform. 
 

 
    Returns an image with hough lines drawn. 
 
    """ 
 
    lines = cv2.HoughLinesP(img, rho, theta, threshold, np.array([]), minLineLength=min_line_len, 
 
          maxLineGap=max_line_gap) 
 
    line_img = np.zeros((img.shape, 3), dtype=np.uint8) 
 
    draw_lines(line_img, lines) 
 
    return line_img 
 

 

 
def process_image(img): 
 
    img_test = grayscale(img) 
 
    img_test = gaussian_blur(img_test, 7) 
 
    img_test = canny(img_test, 50, 150) 
 
    imshape = img.shape 
 
    vertices = np.array([[(100,imshape[0]),(400, 330), (600, 330), (imshape[1],imshape[0])]], dtype=np.int32) 
 
    img_test = region_of_interest(img_test, vertices) 
 
    rho = 2 # distance resolution in pixels of the Hough grid 
 
    theta = np.pi/180 # angular resolution in radians of the Hough grid 
 
    threshold = 55  # minimum number of votes (intersections in Hough grid cell) 
 
    min_line_length = 40 #minimum number of pixels making up a line 
 
    max_line_gap = 100 # maximum gap in pixels between connectable line segments 
 
    line_image = np.copy(img)*0 # creating a blank to draw lines on 
 
    img_test = hough_lines(img_test, rho, theta, threshold, min_line_length, max_line_gap) 
 
    return img_test 
 

 
img = cv2.imread("img.jpeg") 
 
res=process_image(img) 
 
cv2.imshow("Image",res) 
 
cv2.waitKey(0)

Fehler generiert:

/Users/ViditShah/anaconda/envs/py27/bin/python /Users/ViditShah/Downloads/untitled1/detection2.py 
 
Traceback (most recent call last): 
 
    File "/Users/ViditShah/Downloads/untitled1/detection2.py", line 124, in <module> 
 
    res=process_image(img) 
 
    File "/Users/ViditShah/Downloads/untitled1/detection2.py", line 120, in process_image 
 
    img_test = hough_lines(img_test, rho, theta, threshold, min_line_length, max_line_gap) 
 
    File "/Users/ViditShah/Downloads/untitled1/detection2.py", line 102, in hough_lines 
 
    line_img = np.zeros((img.shape, 3), dtype=np.uint8) 
 
TypeError: 'tuple' object cannot be interpreted as an index 
 

 
Process finished with exit code 1

bitte mir helfen. Mit freundlichen Grüßen, Vidit Shah

Answer 1

img.shape kehrt mit und Höhe von Ihrem Bild in einem Tupel. Ihr Code tut etwas wie folgt aus:

line_img = np.zeros(((WIDTH,HEIGHT), 3), dtype=np.uint8) 

Lets am numpy Dokumentation einen Blick: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.shape.html

Jetzt können ur schlecht Tupels zu einem Tripel machen. Dies ist, wie ein Bild mit drei 8-Bit-Kanäle zu erstellen:

(w,h) = img.shape 
np.zeros((w,h,3), dtype=np.uint8)