image_parser = IMGParser()
bev_op = BEVTransform(params_cam=params_cam)
curve_learner = CURVEFit(order=1)
rate = rospy.Rate(20)
while not rospy.is_shutdown():
if image_parser.edges is not None:
img_warp = bev_op.warp_bev_img(image_parser.edges)
lane_pts = bev_op.recon_lane_pts(image_parser.edges)
x_pred, y_pred_l, y_pred_r = curve_learner.fit_curve(lane_pts)
curve_learner.write_path_msg(x_pred, y_pred_l, y_pred_r)
curve_learner.pub_path_msg()
xyl, xyr = bev_op.project_lane2img(x_pred, y_pred_l, y_pred_r)
img_warp1 = draw_lane_img(img_warp, xyl[:, 0].astype(np.int32),
xyl[:, 1].astype(np.int32),
xyr[:, 0].astype(np.int32),
xyr[:, 1].astype(np.int32))
cv2.imshow("Image window", img_warp1)
cv2.waitKey(1)
rate.sleep()
# 카메라 이미지를 BEV이미지로 변환
img_bev = bev_trans.warp_bev_img(img_wlane)
# 카메라 이미지에서 차선에 해당하는 포인트들을 추출
lane_pts = bev_trans.recon_lane_pts(img_wlane)
# 추출한 포인트를 기반으로 차선을 예측
x_pred, y_pred_l, y_pred_r = pts_learner.fit_curve(lane_pts)
# 예측한 차선을 Path로 변환하여 메세지의 데이터를 작성
pts_learner.write_path_msg(x_pred, y_pred_l, y_pred_r)
# 예측한 차선을 publish topic: /lane_path
pts_learner.pub_path_msg()
# 예측한 차선 포인트들을 이미지에 넣기 위해서 변환
xyl, xyr = bev_trans.project_lane2img(x_pred, y_pred_l, y_pred_r)
# 예측한 차선 포인트들을 BEV이미지에 넣기
img_bev_line = draw_lane_img(
img_bev,
xyl[:, 0].astype(np.int32), # 예측한 차선 포인트들을 BEV이미지에 출력
xyl[:, 1].astype(np.int32),
xyr[:, 0].astype(np.int32),
xyr[:, 1].astype(np.int32),
)
cv2.imshow('BEV Window', img_bev_line)
cv2.waitKey(1)
rate.sleep()