车道线拟合

聚类算法通过将相似的像素或特征点归为一类，可以用来分析图像中的不同结构（例如车道线和斑马线）。以下是一些具体的聚类方法和它们在车道线检测中的应用：

斑马线和车道线的几何特征不同，例如斑马线通常是相互平行且间隔均匀的短线段，而车道线通常是连续的曲线。因此，可以通过聚类将这些几何特征不同的线条进行分类：

K-means 聚类：K-means是一种常见的聚类算法，它将数据点分为不同的簇。在车道线检测中，K-means可以根据车道线和斑马线的几何特征（如线条的长度、斜率、间隔等）进行聚类。斑马线的点通常会聚集在一起形成一类，而车道线则会形成另一类。

具体步骤：
1. 提取图像中的线条或边缘点。
2. 计算这些点的几何特征（如方向、长度、间隔）。
3. 使用K-means将点分为多个簇，其中一个簇可能对应车道线，而另一个簇可能对应斑马线。
DBSCAN（基于密度的空间聚类）：DBSCAN 可以通过分析点的密度来进行聚类。斑马线通常具有较高的局部密度，因为它们的线段较短且间隔较小，而车道线较长且稀疏。因此，DBSCAN可以根据点的密度来区分斑马线和车道线。

使用 DBSCAN 的具体步骤：
1. 提取图像中检测到的线段或边缘点。
2. 通过DBSCAN根据点的分布和密度进行聚类，生成高密度（如斑马线）和低密度（如车道线）的点簇。
3. 过滤掉高密度簇，将其识别为斑马线，并保留低密度簇作为车道线。

车道线和斑马线在图像中的颜色或亮度特征通常有所不同。斑马线通常具有更大的宽度、间隔并且是黑白相间的，而车道线通常是连续的白色或黄色线条。

颜色聚类：可以通过颜色或亮度特征的聚类来区分斑马线和车道线。例如，使用K-means对图像中的像素进行颜色聚类，结合其他特征来过滤掉可能属于斑马线的簇。

具体步骤：
1. 将图像转化为HSV或Lab等颜色空间，提取颜色或亮度特征。
2. 对这些颜色或亮度信息进行K-means聚类。
3. 将颜色与线条特征（如长度、方向）结合，过滤掉斑马线。

斑马线和车道线的空间分布特征也可以通过聚类来区分。通常，斑马线出现在十字路口或人行横道附近，而车道线贯穿整个道路。如果结合空间信息进行聚类，可以更好地分辨出这些结构。

分层聚类：分层聚类通过创建一个树状的聚类结构，可以对空间上的点进行层级化分类。车道线的点会形成一个连续的类，而斑马线的点由于其短暂、分布集中的特点，会形成另外一个类。

具体步骤：
1. 提取图像中的边缘点。
2. 根据点的空间位置和距离进行分层聚类。
3. 通过分析聚类结果，识别那些短暂出现的聚簇（斑马线）和更连续的聚簇（车道线）。

在现代车道线检测系统中，深度学习模型可以与聚类技术结合使用。首先，深度学习模型可以用于提取特征，随后聚类算法对这些特征进行分组，以进一步优化车道线检测。

特征提取 + 聚类：深度学习模型（如卷积神经网络，CNN）可以用于提取车道线和斑马线的特征，然后再对这些特征进行聚类。例如，可以训练一个神经网络，专门提取车道线的边缘特征，然后通过K-means聚类将检测结果分为车道线和斑马线。

步骤：
1. 使用CNN从图像中提取低级和高级特征（如边缘、纹理、形状等）。
2. 使用K-means或DBSCAN对这些特征进行聚类，分离出车道线和斑马线。