python+opencv车道线检测（简易实现）

python+opencv车道线检测（简易实现） 技术栈：python+opencv 实现思路： canny边缘检测获取图中的边缘信息； 霍夫变换寻找图中直线； 绘制梯形感兴趣区域获得车前范围； 得到并绘制车道线； 效果展示： 代码实现： import cv2 import numpy as np def canny(): gray = cv2.cvtColor(lane_image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #高斯滤波 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) #边缘检测 canny_img = cv Python结合OpenCV实现车道线检测是一项常见的计算机视觉任务，它在自动驾驶、智能交通等领域有着广泛的应用。本简易实现主要依赖两个关键步骤：Canny边缘检测和霍夫变换。 1. **Canny边缘检测**： Canny算法是图像处理中用于检测图像边缘的一种经典方法。在Python中，OpenCV库提供了`cv2.Canny()`函数来实现这一功能。我们需要将图像转换为灰度图像，然后应用高斯滤波以去除噪声。在本例中，使用了一个5x5的高斯核进行滤波。接着，调用`cv2.Canny()`函数，传入滤波后的灰度图像，以及两个阈值（这里是50和150），以确定边缘像素。 2. **霍夫变换**： 霍夫变换是一种用于检测图像中特定形状，如直线、圆等的算法。在车道线检测中，我们通常关注的是直线。通过霍夫变换，可以从边缘检测的结果中找到最显著的直线。OpenCV提供了`cv2.HoughLinesP()`函数来实现这个过程。然而，在实际应用中，往往需要对检测到的线条进行筛选，以排除那些不匹配车道线特征的线条。 3. **绘制感兴趣区域（ROI）**： 为了专注于车前的车道线，我们可以定义一个梯形ROI，将图像中与车道线无关的部分遮罩掉。在Python中，这可以通过创建一个多边形（poly），填充为白色，然后与原始图像进行位运算实现。在给定的代码中，定义了一个四边形区域，其顶点坐标需要根据实际图像调整。 4. **线性拟合和过滤**： 为了进一步优化车道线的检测，可以对霍夫变换检测到的线进行线性拟合。这包括计算每条线的斜率，并根据斜率的正负判断左右车道线。然后，可以通过比较不同线条的斜率与平均斜率的差异，筛选出最接近车道线特征的线条。 5. **结果展示**： 最终，将筛选后的线条连接起来，画在图像上，形成清晰的车道线。OpenCV的`cv2.imshow()`函数可以用来显示处理后的结果。 在实际应用中，车道线检测可能还需要考虑更多因素，例如光照变化、阴影、复杂背景等，因此通常会采用更复杂的算法，如基于机器学习的方法，以提高检测的稳定性和准确性。但这个简单的实现提供了一个基础的起点，可以帮助理解车道线检测的基本流程。