Bây giờ trừ giá trị này ra khỏi tâm để lấy giá trị đường cong. Nếu giả sử tâm là 240 thì giá trị đường cong là 227-240 = -13. Ở đây dấu trừ cho biết đường cong hướng về phía bên trái và giá trị 13 cho biết cường độ của đường cong. Như đã thảo luận trước đó, phương pháp này không chính xác vì phần giữa có thể thay đổi.
Vì vậy, để tìm chính giữa có thể chỉ cần sử dụng chức năng vừa tạo, nhưng lần này thay vì hình ảnh hoàn chỉnh, áp dụng kỹ thuật biểu đồ chỉ trên 1/4 phần dưới cùng của hình ảnh. Điều này là do quan tâm đến mức trung bình của cơ sở, vì vậy không muốn tính trung bình các pixel trên 1/4 hình ảnh. Để đạt được điều này, thêm một đối số đầu vào của vùng và dựa trên giá trị đầu vào của nó, và lấy trung bình toàn bộ hình ảnh hay một phần của nó.
Vì vậy, nếu vùng là 1, toàn bộ hình ảnh sẽ là trung bình và nếu vùng là 4 thì ở phần thứ 4 ở dưới cùng sẽ được tính trung bình. Hình ảnh dưới đây cho thấy giá trị trung bình của phần dưới cùng.
Hình 2.9 Giá trị trung bình của phần dưới cùng
Bây giờ giá trị trung bình chúng ta nhận được là 278. Điều này có nghĩa là trung tâm thực tế của hình ảnh là 278 thay vì 240. Bây giờ có thể trừ giá trị trung bình mà đã nhận được trước đó từ điểm giữa này. vậy 227 - 278 = -51. Trước đó giá trị là - 13 và bây giờ nhận được -51. Nhìn vào hình ảnh cong vênh, có thể biết rằng cường độ của đường cong là cao, do đó điều này khẳng định rằng phương pháp thứ hai cho kết quả tốt hơn.
BƯỚC 6 - Tính trung bình
Khi có giá trị đường cong, thêm nó vào một danh sách để có thể tính trung bình giá trị này. Tính trung bình sẽ cho phép chuyển động trơn tru và sẽ tránh được bất kỳ chuyển động mạnh nào.
Bây giờ chúng ta có thể thêm các tùy chọn để hiển thị kết quả cuối cùng. Chúng tôi sẽ thêm một đối số đầu vào vào hàm ‘getLaneCurve’ chính của chúng tôi để chúng tôi có thể linh hoạt bật và tắt nó.
Hình 2.10 Hiển thị trên máy tính
Hình 2.11 Tất cả các bước để xác định làn đường