路面識別一般應用價值很大，特別是能夠分析出路面是有沒有障礙物，同時能夠分析出可以選擇的道路，當然由於視野角度有遠近，攝像頭質量不標準，所以實際考慮要分離出路面是非常複雜的，目前知道這課題一直有人在做，好像沒發現有較好的分割演算法，所以特意研究了很一段時間對其進行分析。
國內外已有的傳統技術我目前知道的就是通過分水嶺，雷射定位等可以實現特定情況的路面分析，而我使用的是基於色彩分割的演算法，傳統分割演算法約束很大，特別在表述某種色彩的情況下，例如說藍色，藍色並不是具體某個範圍的色彩區域，而是在某個視野情況下顯得比較藍。傳統通過轉換色彩空間是很難表述清楚色彩之間的意義，通過分析，我使用了一些特殊的方法來進行表述色彩區域的特性，再對其進行分析統計聚集。得出下面結論，目前使用的攝像頭質量比較差，大家將就些看看吧。
另外如果用opencv 的分水嶺和滿水填充演算法的話，很難控制閥值，而且效果都是同乙個色彩變成了多個塊（也就是沒法適應光變了）
簡單的遠近光亮程度的的處理前後，處理後路面將會均勻化
原圖：
處理的結果：
已經將路面均勻化了
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