# 斑马线检测 def Slow(img): kernel_Ero = np.ones((3,1),np.uint8) kernel_Dia = np.ones((5,1),np.uint8) copy_img = img.copy() copy_img = cv2.resize(copy_img,(1600,800)) count=0 # 图像灰度化 gray=cv2.cvtColor(copy_img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波 imgblur=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),10) #阈值处理 mask = np.zeros_like(gray) mask[400:800,100:1600]=gray[400:800,100:1600] ret,thresh=cv2.threshold(mask,200,255,cv2.THRESH_BINARY) #腐蚀 img_Ero=cv2.erode(thresh,kernel_Ero,iterations=3) #膨胀 img_Dia=cv2.dilate(img_Ero,kernel_Dia,iterations=1)

这是一个使用Python和OpenCV库实现的斑马线检测函数。函数中主要使用了图像处理中的灰度化、高斯滤波、阈值处理、腐蚀和膨胀等操作。具体实现步骤如下：

1. 将输入的图像进行一次复制，并将其大小调整为1600x800像素，以便后续处理。

2. 将复制后的图像转换为灰度图像。

3. 对灰度图像进行高斯滤波，以去除噪声。

4. 对图像进行阈值处理，将斑马线和背景分离。这里使用的是简单阈值法，阈值为200。

5. 对阈值处理后的图像进行腐蚀操作，以去除斑马线上的噪点。

6. 对腐蚀后的图像进行膨胀操作，以使斑马线更加连续和明显。

该函数的输入为一个图像，输出为斑马线检测后的二值图像。