二值化图像车道线检测python

二值化图像车道线检测是一种常见的计算机视觉技术，特别是在自动驾驶和道路分析中，用于提取道路上的车道线信息。在Python中，我们可以使用OpenCV库来处理这种任务。以下是基本步骤：

1. **读取图像**: 使用`cv2.imread()`函数加载彩色图像。

2. **转换到灰度**: 通过`cv2.cvtColor()`将图像转成灰度，以便于后续处理。

3. **阈值化**: 使用`cv2.threshold()`函数将灰度图像二值化，设置一个阈值，高于该阈值的部分被视为白色（车道线），低于则为黑色。

4. **边缘检测**: 可能还需要应用Canny边缘检测（`cv2.Canny()`）来增强车道线的边缘信息。

5. **霍夫变换**: 利用霍夫变换（`cv2.HoughLinesP()`）识别出连续的直线段，这是寻找车道线的重要部分。

6. **结果绘制**: 最后，可以使用`cv2.line()`在原始图像上画出检测到的车道线。

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('lane_image.jpg')

# 转换为灰度并二值化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(binary, low_threshold=50, high_threshold=150)

# 霍夫变换
lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=100, minLineLength=40, maxLineGap=5)

# 绘制车道线
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示原图及车道线
cv2.imshow("Lanes", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()