lane_detection_video.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Lane Detection on video"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import matplotlib.pylab as plt\n",
    "import cv2\n",
    "import numpy as np"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# finds the region of interest\n",
    "\n",
    "def region_of_interest(img, vertices):\n",
    "    mask = np.zeros_like(img)\n",
    "    #channel_count = img.shape[2]\n",
    "    match_mask_color = 255\n",
    "    cv2.fillPoly(mask, vertices, match_mask_color)\n",
    "    masked_image = cv2.bitwise_and(img, mask)\n",
    "    return masked_image\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# finds the convert each frames of video into cropped image after performing canny edge detection\n",
    "def process(image):\n",
    "    #print(image.shape)\n",
    "    if image.any() !=None:\n",
    "        \n",
    "        height = image.shape[0]\n",
    "        width = image.shape[1]\n",
    "        region_of_interest_vertices = [\n",
    "            (0,height),\n",
    "            (width/2,height/2 + 40),\n",
    "            (width, height)\n",
    "        ]\n",
    "        gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)\n",
    "        canny_image = cv2.Canny(gray_image, 120, 120)\n",
    "        cropped_image = region_of_interest(canny_image,\n",
    "                        np.array([region_of_interest_vertices], np.int32),)\n",
    "        \n",
    "        \n",
    "        hough_transform(cropped_image)\n",
    "\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    return cropped_image\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Apply Hough transform and print detected lines"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# apply hough trabsform and print the lines\n",
    "\n",
    "def hough_transform(image):\n",
    "    lines = cv2.HoughLinesP(image,\n",
    "                            rho=2,\n",
    "                            theta=np.pi/180,\n",
    "                            threshold=50,\n",
    "                            lines=np.array([]),\n",
    "                            minLineLength=40,\n",
    "                            maxLineGap=100)\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    print(lines)\n",
    "    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[[[526 332 870 538]]\n",
      "\n",
      " [[678 431 850 539]]\n",
      "\n",
      " [[200 515 459 320]]\n",
      "\n",
      " [[249 467 455 322]]\n",
      "\n",
      " [[596 379 663 420]]\n",
      "\n",
      " [[504 321 576 365]]\n",
      "\n",
      " [[713 454 849 539]]\n",
      "\n",
      " [[533 335 698 434]]\n",
      "\n",
      " [[199 515 279 457]]\n",
      "\n",
      " [[187 513 430 337]]\n",
      "\n",
      " [[651 414 703 446]]\n",
      "\n",
      " [[237 489 442 329]]\n",
      "\n",
      " [[488 314 633 401]]]\n",
      "[[[522 330 868 538]]\n",
      "\n",
      " [[504 321 697 442]]\n",
      "\n",
      " [[168 539 459 320]]\n",
      "\n",
      " [[150 539 388 367]]\n",
      "\n",
      " [[747 476 848 539]]\n",
      "\n",
      " [[613 383 744 474]]\n",
      "\n",
      " [[233 478 455 322]]\n",
      "\n",
      " [[643 409 692 439]]\n",
      "\n",
      " [[205 500 413 349]]\n",
      "\n",
      " [[170 539 399 360]]\n",
      "\n",
      " [[386 374 450 324]]\n",
      "\n",
      " [[757 481 822 524]]\n",
      "\n",
      " [[529 333 740 460]]\n",
      "\n",
      " [[701 446 743 472]]\n",
      "\n",
      " [[246 482 441 330]]]\n",
      "[[[520 329 869 539]]\n",
      "\n",
      " [[506 323 764 485]]\n",
      "\n",
      " [[238 486 454 323]]\n",
      "\n",
      " [[587 368 651 407]]\n",
      "\n",
      " [[149 539 464 318]]\n",
      "\n",
      " [[205 513 434 335]]\n",
      "\n",
      " [[653 407 808 515]]\n",
      "\n",
      " [[673 420 734 456]]\n",
      "\n",
      " [[168 539 455 323]]\n",
      "\n",
      " [[742 472 849 539]]\n",
      "\n",
      " [[604 384 749 465]]\n",
      "\n",
      " [[503 321 548 348]]\n",
      "\n",
      " [[235 476 454 322]]\n",
      "\n",
      " [[191 508 233 479]]\n",
      "\n",
      " [[526 332 577 363]]\n",
      "\n",
      " [[479 310 599 380]]\n",
      "\n",
      " [[524 331 827 527]]]\n",
      "[[[503 321 763 484]]\n",
      "\n",
      " [[520 329 870 539]]\n",
      "\n",
      " [[168 539 454 323]]\n",
      "\n",
      " [[710 452 849 539]]\n",
      "\n",
      " [[148 538 212 494]]\n",
      "\n",
      " [[319 416 452 323]]\n",
      "\n",
      " [[687 437 734 466]]\n",
      "\n",
      " [[533 335 693 431]]\n",
      "\n",
      " [[196 517 456 321]]\n",
      "\n",
      " [[481 310 559 355]]]\n",
      "[[[504 321 721 457]]\n",
      "\n",
      " [[528 333 871 539]]\n",
      "\n",
      " [[533 335 847 538]]\n",
      "\n",
      " [[304 430 465 317]]\n",
      "\n",
      " [[302 429 454 322]]\n",
      "\n",
      " [[652 414 778 495]]\n",
      "\n",
      " [[168 539 461 319]]]\n",
      "[[[506 322 742 470]]\n",
      "\n",
      " [[528 333 871 539]]\n",
      "\n",
      " [[531 334 867 536]]\n",
      "\n",
      " [[775 493 851 539]]\n",
      "\n",
      " [[280 444 453 323]]\n",
      "\n",
      " [[749 476 796 505]]\n",
      "\n",
      " [[291 443 463 318]]\n",
      "\n",
      " [[659 419 721 457]]]\n",
      "[[[578 368 851 539]]\n",
      "\n",
      " [[535 336 871 538]]\n",
      "\n",
      " [[528 333 871 539]]\n",
      "\n",
      " [[512 325 565 358]]\n",
      "\n",
      " [[252 463 450 324]]\n",
      "\n",
      " [[508 323 756 478]]\n",
      "\n",
      " [[265 462 465 317]]\n",
      "\n",
      " [[489 314 610 387]]\n",
      "\n",
      " [[264 462 461 319]]\n",
      "\n",
      " [[663 420 735 466]]]\n",
      "[[[512 326 853 539]]\n",
      "\n",
      " [[531 334 873 539]]\n",
      "\n",
      " [[528 333 795 493]]\n",
      "\n",
      " [[235 488 455 322]]\n",
      "\n",
      " [[512 325 568 360]]\n",
      "\n",
      " [[326 411 450 324]]\n",
      "\n",
      " [[506 322 842 532]]\n",
      "\n",
      " [[229 488 465 317]]\n",
      "\n",
      " [[216 491 391 364]]\n",
      "\n",
      " [[824 508 874 539]]]\n",
      "[[[562 354 860 533]]\n",
      "\n",
      " [[582 371 851 539]]\n",
      "\n",
      " [[309 423 454 322]]\n",
      "\n",
      " [[729 454 821 508]]\n",
      "\n",
      " [[317 425 464 318]]\n",
      "\n",
      " [[507 323 569 361]]\n",
      "\n",
      " [[767 477 832 515]]\n",
      "\n",
      " [[310 425 465 317]]\n",
      "\n",
      " [[783 498 847 538]]\n",
      "\n",
      " [[528 333 872 539]]\n",
      "\n",
      " [[485 313 631 401]]]\n",
      "[[[499 319 866 539]]\n",
      "\n",
      " [[480 310 773 493]]\n",
      "\n",
      " [[248 479 459 320]]\n",
      "\n",
      " [[631 405 845 539]]\n",
      "\n",
      " [[291 437 478 311]]\n",
      "\n",
      " [[480 311 590 377]]\n",
      "\n",
      " [[512 325 863 536]]\n",
      "\n",
      " [[495 317 575 367]]\n",
      "\n",
      " [[380 374 472 314]]\n",
      "\n",
      " [[290 438 456 321]]]\n",
      "[[[482 311 861 539]]\n",
      "\n",
      " [[621 401 823 528]]\n",
      "\n",
      " [[263 459 467 316]]\n",
      "\n",
      " [[247 479 476 313]]\n",
      "\n",
      " [[598 386 727 467]]\n",
      "\n",
      " [[483 313 860 539]]\n",
      "\n",
      " [[499 319 562 357]]\n",
      "\n",
      " [[263 460 466 317]]\n",
      "\n",
      " [[485 317 605 389]]\n",
      "\n",
      " [[248 479 478 312]]\n",
      "\n",
      " [[480 313 593 376]]\n",
      "\n",
      " [[490 315 764 492]]]\n",
      "[[[485 312 833 538]]\n",
      "\n",
      " [[499 319 779 493]]\n",
      "\n",
      " [[243 484 465 317]]\n",
      "\n",
      " [[732 463 836 527]]\n",
      "\n",
      " [[229 484 316 421]]\n",
      "\n",
      " [[518 331 724 469]]\n",
      "\n",
      " [[238 485 478 311]]\n",
      "\n",
      " [[622 403 696 450]]\n",
      "\n",
      " [[482 313 857 538]]\n",
      "\n",
      " [[229 483 467 316]]]\n",
      "[[[614 397 825 534]]\n",
      "\n",
      " [[501 320 762 483]]\n",
      "\n",
      " [[183 513 459 320]]\n",
      "\n",
      " [[195 516 478 311]]\n",
      "\n",
      " [[768 485 855 539]]\n",
      "\n",
      " [[485 312 619 399]]\n",
      "\n",
      " [[481 310 833 539]]\n",
      "\n",
      " [[201 514 451 326]]\n",
      "\n",
      " [[191 508 474 317]]\n",
      "\n",
      " [[722 457 777 492]]\n",
      "\n",
      " [[266 454 474 314]]]\n",
      "[[[795 501 857 539]]\n",
      "\n",
      " [[533 341 697 451]]\n",
      "\n",
      " [[144 539 456 321]]\n",
      "\n",
      " [[510 324 842 531]]\n",
      "\n",
      " [[161 539 466 317]]\n",
      "\n",
      " [[740 479 836 539]]\n",
      "\n",
      " [[162 539 284 450]]\n",
      "\n",
      " [[525 334 781 494]]\n",
      "\n",
      " [[499 319 583 375]]\n",
      "\n",
      " [[644 415 834 539]]\n",
      "\n",
      " [[235 474 473 313]]]\n",
      "[[[520 329 759 490]]\n",
      "\n",
      " [[522 330 852 536]]\n",
      "\n",
      " [[524 331 857 539]]\n",
      "\n",
      " [[141 538 393 362]]\n",
      "\n",
      " [[159 539 461 319]]\n",
      "\n",
      " [[510 324 680 438]]\n",
      "\n",
      " [[158 539 258 466]]\n",
      "\n",
      " [[790 510 836 539]]\n",
      "\n",
      " [[249 465 448 326]]\n",
      "\n",
      " [[258 465 456 321]]\n",
      "\n",
      " [[633 406 837 539]]]\n",
      "[[[529 333 859 539]]\n",
      "\n",
      " [[725 466 837 539]]\n",
      "\n",
      " [[512 325 657 419]]\n",
      "\n",
      " [[155 539 451 324]]\n",
      "\n",
      " [[138 539 210 489]]\n",
      "\n",
      " [[669 429 724 464]]\n",
      "\n",
      " [[614 392 664 424]]\n",
      "\n",
      " [[321 410 442 328]]\n",
      "\n",
      " [[321 412 434 336]]\n",
      "\n",
      " [[138 538 205 491]]\n",
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      " [[659 422 839 539]]]\n",
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      " [[320 420 465 319]]\n",
      "\n",
      " [[514 326 601 387]]\n",
      "\n",
      " [[733 470 797 514]]\n",
      "\n",
      " [[529 333 835 539]]\n",
      "\n",
      " [[312 420 481 310]]]\n",
      "[[[533 335 836 539]]\n",
      "\n",
      " [[515 327 816 538]]\n",
      "\n",
      " [[292 430 457 322]]\n",
      "\n",
      " [[339 407 461 319]]\n",
      "\n",
      " [[635 412 816 539]]\n",
      "\n",
      " [[539 338 589 372]]\n",
      "\n",
      " [[307 429 452 324]]\n",
      "\n",
      " [[514 326 586 375]]\n",
      "\n",
      " [[654 418 805 517]]\n",
      "\n",
      " [[292 431 475 312]]]\n",
      "[[[514 326 818 539]]\n",
      "\n",
      " [[550 350 829 532]]\n",
      "\n",
      " [[268 447 479 310]]\n",
      "\n",
      " [[520 329 677 431]]\n",
      "\n",
      " [[279 447 337 408]]\n",
      "\n",
      " [[535 336 580 365]]\n",
      "\n",
      " [[759 487 838 539]]\n",
      "\n",
      " [[481 310 713 455]]\n",
      "\n",
      " [[291 431 454 322]]\n",
      "\n",
      " [[525 333 597 377]]\n",
      "\n",
      " [[280 446 459 321]]]\n",
      "[[[516 327 819 539]]\n",
      "\n",
      " [[780 499 839 538]]\n",
      "\n",
      " [[238 465 468 316]]\n",
      "\n",
      " [[569 357 690 441]]\n",
      "\n",
      " [[693 443 821 527]]\n",
      "\n",
      " [[252 467 440 331]]\n",
      "\n",
      " [[525 332 622 400]]\n",
      "\n",
      " [[292 440 455 322]]\n",
      "\n",
      " [[539 338 823 529]]\n",
      "\n",
      " [[238 467 446 327]]\n",
      "\n",
      " [[535 336 718 459]]]\n",
      "[[[539 338 820 527]]\n",
      "\n",
      " [[514 326 819 539]]\n",
      "\n",
      " [[197 495 439 332]]\n",
      "\n",
      " [[210 496 294 439]]\n",
      "\n",
      " [[537 340 607 389]]\n",
      "\n",
      " [[535 336 770 494]]\n",
      "\n",
      " [[261 462 453 323]]\n",
      "\n",
      " [[598 384 649 419]]\n",
      "\n",
      " [[309 423 468 316]]]\n",
      "[[[518 328 820 539]]\n",
      "\n",
      " [[537 337 821 528]]\n",
      "\n",
      " [[141 531 481 310]]\n",
      "\n",
      " [[156 534 464 319]]\n",
      "\n",
      " [[532 337 629 405]]\n",
      "\n",
      " [[160 532 475 312]]\n",
      "\n",
      " [[383 369 459 320]]\n",
      "\n",
      " [[689 449 753 493]]\n",
      "\n",
      " [[535 336 771 495]]]\n",
      "[[[510 324 816 538]]\n",
      "\n",
      " [[715 456 838 539]]\n",
      "\n",
      " [[146 528 479 311]]\n",
      "\n",
      " [[531 334 756 485]]\n",
      "\n",
      " [[151 539 479 310]]\n",
      "\n",
      " [[534 339 582 373]]\n",
      "\n",
      " [[258 456 465 317]]\n",
      "\n",
      " [[514 326 819 539]]\n",
      "\n",
      " [[555 349 836 538]]\n",
      "\n",
      " [[144 531 443 330]]\n",
      "\n",
      " [[545 346 636 410]]]\n",
      "[[[520 330 819 539]]\n",
      "\n",
      " [[560 352 826 531]]\n",
      "\n",
      " [[542 341 740 474]]\n",
      "\n",
      " [[153 539 425 342]]\n",
      "\n",
      " [[136 537 457 321]]\n",
      "\n",
      " [[132 539 220 480]]\n",
      "\n",
      " [[526 332 649 419]]\n",
      "\n",
      " [[227 479 477 311]]\n",
      "\n",
      " [[189 514 435 336]]\n",
      "\n",
      " [[377 373 479 311]]]\n",
      "[[[557 350 785 503]]\n",
      "\n",
      " [[531 337 820 539]]\n",
      "\n",
      " [[315 422 465 317]]\n",
      "\n",
      " [[133 539 175 511]]\n",
      "\n",
      " [[152 539 201 505]]\n",
      "\n",
      " [[305 422 385 368]]\n",
      "\n",
      " [[514 327 590 377]]\n",
      "\n",
      " [[308 421 480 310]]\n",
      "\n",
      " [[766 489 817 524]]\n",
      "\n",
      " [[538 338 715 457]]\n",
      "\n",
      " [[306 422 457 321]]]\n",
      "[[[529 334 822 539]]\n",
      "\n",
      " [[562 353 735 469]]\n",
      "\n",
      " [[519 329 780 511]]\n",
      "\n",
      " [[293 436 459 320]]\n",
      "\n",
      " [[785 501 842 539]]\n",
      "\n",
      " [[729 464 780 499]]\n",
      "\n",
      " [[291 436 479 310]]\n",
      "\n",
      " [[285 438 401 357]]\n",
      "\n",
      " [[533 335 601 380]]\n",
      "\n",
      " [[356 387 459 322]]\n",
      "\n",
      " [[294 436 481 310]]]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# input the video and send each frame to function process\n",
    "cap = cv2.VideoCapture('solidWhiteRight.mp4')\n",
    "\n",
    "while cap.isOpened():\n",
    "    ret, frame = cap.read()\n",
    "    frame = process(frame)\n",
    "    cv2.imshow('frame', frame)\n",
    "    if cv2.waitKey(45) & 0xFF == ord('q'):\n",
    "        break\n",
    "\n",
    "cap.release()\n",
    "cv2.destroyAllWindows()\n"
   ]
  },
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   "source": [
    "##  Visualisation on video"
   ]
  },
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   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import matplotlib.pylab as plt\n",
    "import cv2\n",
    "import numpy as np"
   ]
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  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def region_of_interest(img, vertices):\n",
    "    mask = np.zeros_like(img)\n",
    "    #channel_count = img.shape[2]\n",
    "    match_mask_color = 255\n",
    "    cv2.fillPoly(mask, vertices, match_mask_color)\n",
    "    masked_image = cv2.bitwise_and(img, mask)\n",
    "    return masked_image"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def draw_the_lines(img, lines):\n",
    "    img = np.copy(img)\n",
    "    blank_image = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), dtype=np.uint8)\n",
    "\n",
    "    for line in lines:\n",
    "        for x1, y1, x2, y2 in line:\n",
    "            cv2.line(blank_image, (x1,y1), (x2,y2), (0, 0, 255), thickness=6)\n",
    "\n",
    "    img = cv2.addWeighted(img, 0.8, blank_image, 1, 0.0)\n",
    "    return img"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def process(image):\n",
    "    #print(image.shape)\n",
    "    height = image.shape[0]\n",
    "    width = image.shape[1]\n",
    "    region_of_interest_vertices = [\n",
    "        (0, height),\n",
    "        (width/2, height/2+40),\n",
    "        (width, height)\n",
    "    ]\n",
    "    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)\n",
    "    canny_image = cv2.Canny(gray_image, 120, 120)\n",
    "    cropped_image = region_of_interest(canny_image,\n",
    "                    np.array([region_of_interest_vertices], np.int32),)\n",
    "    lines = cv2.HoughLinesP(cropped_image,\n",
    "                            rho=1,\n",
    "                            theta=np.pi/180,\n",
    "                            threshold=40,\n",
    "                            lines=np.array([]),\n",
    "                            minLineLength=40,\n",
    "                            maxLineGap=120)\n",
    "    image_with_lines = draw_the_lines(image, lines)\n",
    "    return image_with_lines\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "cap = cv2.VideoCapture('solidWhiteRight.mp4')\n",
    "\n",
    "while cap.isOpened():\n",
    "    ret, frame = cap.read()\n",
    "    frame = process(frame)\n",
    "    cv2.imshow('frame', frame)\n",
    "    if cv2.waitKey(60) & 0xFF == ord('q'):\n",
    "        break\n",
    "\n",
    "cap.release()\n",
    "cv2.destroyAllWindows()"
   ]
  },
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   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": []
  }
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 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
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