opencv车道区度计算

### 使用OpenCV实现车道区域检测与计算

#### 图像预处理
为了有效识别车道线并进行后续分析，图像需经过一系列预处理操作。这通常涉及颜色空间转换、灰度化以及噪声去除等步骤。

import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)[^4]
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    canny = cv2.Canny(blur, 50, 150)
    return canny

此代码片段展示了如何将输入图片转化为更适合后续边缘检测的形式。

#### 定义感兴趣区域(ROI)
由于并非整个画面都需要关注，在实际应用中会定义一个特定的兴趣区来限定搜索范围，从而提高算法效率和准确性。

def region_of_interest(img, vertices):
    mask = np.zeros_like(img)
    match_mask_color = 255  
    cv2.fillPoly(mask, vertices, match_mask_color)
    masked_image = cv2.bitwise_and(img, mask)
    return masked_image

通过上述函数可以创建一个多边形掩模，并将其应用于原图上只保留指定区域内像素值[^3]。

#### 车道线提取
利用霍夫直线变换可以从二值化的边缘图像中找到可能存在的直线条带作为候选对象；再结合斜率筛选机制剔除非合理方向上的干扰项完成最终定位。

def draw_lines(img, lines, color=[255, 0, 0], thickness=8):
    line_img = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
    
    if lines is not None:
        for line in lines:
            for x1,y1,x2,y2 in line:
                cv2.line(line_img,(x1,y1),(x2,y2),color,thickness)

    weighted_img = cv2.addWeighted(img, 0.8, line_img, 1., 0.)
    return weighted_img


def hough_transform(cropped_edges):
    rho = 1
    theta = np.pi / 180
    threshold = 20 
    min_line_len = 20
    max_line_gap = 300
    
    lines = cv2.HoughLinesP(
        cropped_edges,
        rho=rho,
        theta=theta,
        threshold=threshold,
        lines=np.array([]),
        minLineLength=min_line_len,
        maxLineGap=max_line_gap
    )
    
    lane_lines = []
    if lines is not None:
        for line in lines:
            for x1, y1, x2, y2 in line:
                slope = (y2-y1)/(x2-x1)
                
                if abs(slope) > 0.5 and ((slope < -0.7 or slope > 0.7)):
                    lane_lines.append([[x1, y1, x2, y2]])
                    
    return lane_lines

这里实现了Hough Transform用于寻找潜在的车道边界，并加入了简单的角度过滤条件以排除异常情况下的误判结果[^2].

#### 计算车辆相对于车道中心的位置偏差
一旦获得了两侧清晰可见的行车轨迹，则可以通过几何关系求解当前行驶状态偏离理想路径的程度：

假设已知左侧L(x₁,y₁)，右侧R(x₂,y₂)两点坐标，那么可得：
\[ \text{offset}=\frac{(x_2+x_1)}{2}-\text{image\_width}/2 \]

其中`image_width`代表摄像头拍摄视场宽度参数之一。

综上所述，以上过程构成了完整的基于OpenCV库开发的一套简易版车道保持辅助系统的框架设计思路[^1]。