利用霍夫变换直线检测，识别黄色赛道出现四条霍夫直线的区域，给出相应代码

以下是一个示例代码，演示如何使用霍夫变换进行直线检测，识别黄色赛道出现的四条直线区域：

import cv2
import numpy as np

def detect_yellow_lane(image):
    # 转换为HSV颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    # 定义黄色的颜色范围
    lower_yellow = np.array([20, 100, 100])
    upper_yellow = np.array([40, 255, 255])
    
    # 提取黄色区域
    yellow_mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
    
    # 进行边缘检测
    edges = cv2.Canny(yellow_mask, 50, 150)
    
    # 进行霍夫直线变换
    lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, threshold=100)
    
    # 筛选出符合条件的直线
    yellow_lane_lines = []
    if lines is not None:
        for line in lines:
            rho, theta = line[0]
            if theta < np.pi/4 or theta > 3*np.pi/4:
                yellow_lane_lines.append(line)
    
    # 绘制直线
    line_image = np.zeros_like(image)
    if yellow_lane_lines:
        for line in yellow_lane_lines:
            rho, theta = line[0]
            a = np.cos(theta)
            b = np.sin(theta)
            x0 = a*rho
            y0 = b*rho
            x1 = int(x0 + 1000*(-b))
            y1 = int(y0 + 1000*(a))
            x2 = int(x0 - 1000*(-b))
            y2 = int(y0 - 1000*(a))
            cv2.line(line_image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    
    # 将直线结果与原图像叠加
    result = cv2.addWeighted(image, 0.8, line_image, 1, 0)
    
    return result

# 读取图像
image = cv2.imread("yellow_lane.jpg")

# 调用函数进行黄色赛道直线检测
result = detect_yellow_lane(image)

# 显示结果图像
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行参数调整和优化。同时，为了获得更好的检测效果，可能需要结合其他技术和方法进行进一步处理和优化。