OpenCV C++实现车道线检测

OpenCV C++实现车道线检测的基本思路如下：
1. 读取图像并进行灰度化处理。
2. 对灰度图像进行高斯滤波，去除噪声。
3. 对滤波后的图像进行Canny边缘检测，得到边缘图像。
4. 对边缘图像进行霍夫变换，检测直线。
5. 对检测到的直线进行筛选和拟合，得到车道线。

下面是OpenCV C++实现车道线检测的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat src = imread("test.jpg");

    // 灰度化处理
    Mat gray;
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 高斯滤波
    Mat blur;
    GaussianBlur(gray, blur, Size(5, 5), 0);

    // Canny边缘检测
    Mat edges;
    Canny(blur, edges, 50, 150);

    // 霍夫变换检测直线
    vector<Vec2f> lines;
    HoughLines(edges, lines, 1, CV_PI / 180, 100);

    // 筛选和拟合直线
    vector<Vec4i> lanes;
    for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
    {
        float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
        if (theta < CV_PI / 4 || theta > 3 * CV_PI / 4)
        {
            Point pt1(rho / cos(theta), 0);
            Point pt2((rho - edges.rows * sin(theta)) / cos(theta), edges.rows);            lanes.push_back(Vec4i(pt1.x, pt1.y, pt2.x, pt2.y));
        }
    }

    // 绘制车道线
    Mat result = src.clone();
    for (size_t i = 0; i < lanes.size(); i++)
    {
        line(result, Point(lanes[i][0], lanes[i][1]), Point(lanes[i][2], lanes[i][3]), Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);
    }

    // 显示结果
    imshow("result", result);
    waitKey(0);

    return 0;
}