使用OpenCV对车道进行实时检测的实现示例代码

项目介绍 下图中的两条线即为车道： 我们的任务就是通过 OpenCV 在一段视频（或摄像头）中实时检测出车道并将其标记出来。其效果如下图所示： 这里使用的代码来源于磐怼怼大神，此文章旨在对其代码进行解释。 实现步骤 1、将视频的所有帧读取为图片； 2、创建掩码并应用到这些图片上； 3、图像阈值化； 4、用霍夫线变换检测车道； 5、将车道画到每张图片上； 6、将所有图片合并为视频。 代码实现 1、导入需要的库 import os import re import cv2 import numpy as np from tqdm import notebook import matp 【车道实时检测】是计算机视觉领域的一个重要任务，主要应用于智能交通系统，如自动驾驶汽车的安全导航。本示例代码展示了如何使用OpenCV库在视频中实时检测车道线。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。 **实现步骤** 1. **读取视频帧为图片**：我们需要读取视频文件的每一帧并将其转换为图片格式。这通常通过遍历视频文件中的所有帧完成，每帧读取后存储为图像文件。 2. **创建掩码并应用**：创建掩码是为了隔离我们感兴趣的区域，即车道。通过定义一个多边形，我们可以指定车道可能存在的区域，然后使用`cv2.fillConvexPoly()`函数填充这个多边形，创建掩码。 3. **图像阈值化**：对经过掩码处理的图像进行阈值处理，目的是将图像二值化，使得车道线更加突出。这里使用`cv2.threshold()`函数，通过设定阈值参数将图像转化为黑白两部分，便于后续处理。 4. **霍夫线变换**：霍夫线变换是一种在图像中检测直线的算法。对于二值化后的图像，`cv2.HoughLinesP()`函数可以找到符合设定条件的直线，这些直线代表可能的车道线。参数包括线条的分辨率、角度分辨率、检测阈值等。 5. **绘制车道线**：将检测到的车道线在原始图像上画出来，使用`cv2.line()`函数将每条线段的起点和终点连接，形成完整的车道线。 6. **合并图片为视频**：将所有带有车道线的图片合并成一个视频，可以使用OpenCV的`VideoWriter`类来实现。 **代码实现细节** 1. **导入库**：引入必要的库，如`os`用于文件操作，`re`用于正则表达式，`cv2`是OpenCV库，`numpy`用于数值计算，`tqdm`用于显示进度条，`matplotlib.pyplot`用于图像显示。 2. **加载图片**：读取视频帧为图片，通过`os.listdir()`获取文件夹中的图片，然后使用`cv2.imread()`加载图片。 3. **处理图片**：选取一张图片进行演示，包括创建掩码、阈值化和霍夫线变换等步骤。 4. **霍夫线变换参数**：`cv2.HoughLinesP()`函数的参数中，`rho`表示线条像素距离的分辨率，`theta`表示角度分辨率，`threshold`是检测到的线段至少需要的连续点数，`minLineLength`和`maxLineGap`分别定义了最小线长度和允许的最大线段间隙。 通过以上步骤，我们能够实现基于OpenCV的实时车道检测。这种技术在自动驾驶、智能交通监控等领域有着广泛的应用，对于提升车辆行驶安全性和交通管理效率具有重要意义。