霍夫变换车道线检测如何用代码测试算法

霍夫变换车道线检测的算法可以通过以下步骤进行代码测试：

1. 读取测试图像。可以使用Python的OpenCV库读取图像。

import cv2

image = cv2.imread('test_image.jpg')

2. 图像灰度化。使用OpenCV库将读取的图像转换为灰度图像。

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 边缘检测。使用Canny边缘检测算法检测图像边缘。

edges = cv2.Canny(gray_image, 50, 150)

4. 霍夫变换。使用HoughLinesP霍夫变换算法检测车道线。

lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 20, np.array([]), minLineLength=10, maxLineGap=300)

5. 绘制检测结果。将检测到的车道线绘制在原始图像上。

line_image = np.zeros_like(image)
if lines is not None:
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(line_image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 10)

result = cv2.addWeighted(image, 0.8, line_image, 1, 0)

6. 显示结果。使用OpenCV库显示检测结果图像。

cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样就可以通过代码测试霍夫变换车道线检测算法了。