基于霍夫变换和python的车道线检测系统
时间: 2023-12-26 20:05:14 浏览: 33
车道线检测是自动驾驶和辅助驾驶技术中非常重要的一项任务。霍夫变换是一种常用的图像处理算法,可用于检测图像中的直线。本文将介绍如何使用霍夫变换和Python实现车道线检测系统。
首先,我们需要导入所需的库,包括OpenCV和NumPy。
```python
import cv2
import numpy as np
```
接下来,我们需要读取图像并将其转换为灰度图像。然后,我们使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘。
```python
img = cv2.imread('test_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
```
现在,我们可以使用霍夫变换来检测图像中的直线。霍夫变换需要设置一些参数,包括距离分辨率、角度分辨率和阈值等。在这里,我们将使用以下参数:
```python
rho = 2 # 距离分辨率
theta = np.pi / 180 # 角度分辨率
threshold = 50 # 阈值
min_line_length = 100 # 最小线段长度
max_line_gap = 5 # 最大线段间隙
```
然后,我们可以使用cv2.HoughLinesP函数来执行霍夫变换。该函数返回检测到的线段的起点和终点坐标。
```python
lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho, theta, threshold, np.array([]), min_line_length, max_line_gap)
```
最后,我们可以将检测到的线段绘制到原始图像上,以显示车道线的位置。
```python
line_image = np.zeros_like(img)
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(line_image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 5)
result = cv2.addWeighted(img, 0.8, line_image, 1, 0)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
```
完整的代码如下所示:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
rho = 2 # 距离分辨率
theta = np.pi / 180 # 角度分辨率
threshold = 50 # 阈值
min_line_length = 100 # 最小线段长度
max_line_gap = 5 # 最大线段间隙
lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho, theta, threshold, np.array([]), min_line_length, max_line_gap)
line_image = np.zeros_like(img)
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(line_image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 5)
result = cv2.addWeighted(img, 0.8, line_image, 1, 0)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
```
这是一个简单的车道线检测系统的实现。但是,它还有很大的改进空间。例如,它只能检测直线,无法检测曲线,因此在实际应用中可能需要使用更高级的算法。