python车道线检测
时间: 2023-11-04 18:58:48 浏览: 47
要进行python车道线检测,首先需要进行一系列的图像处理步骤。这些步骤包括:将图像进行灰度化、滤波和Canny边缘检测。接下来,我们需要标记出ROI(感兴趣区域)的四个坐标点,以便截取出车道线所在的区域。然后,我们使用概率霍夫直线变换来提取直线。在这个过程中,我们需要调整霍夫变换的参数,例如rho、theta、threshold、min_line_len和max_line_gap等。最后,我们使用draw_lines()函数来画出检测到的直线。
在进行车道线检测之前,请确保你已经导入了必要的库,例如OpenCV和NumPy。
相关问题
python 车道线检测
Python车道线检测是利用计算机视觉技术来识别和跟踪道路上的车道线的方法。在这个项目中,我们使用OpenCV库中的计算机视觉概念来实现车道线检测。主要步骤包括边缘检测、感兴趣区域提取、霍夫变换、车道线识别和车道线绘制。首先,我们使用Canny算法对输入的图像进行边缘检测,得到图像中的边缘信息。然后,定义一个多边形区域,只保留与车道线相关的部分,过滤掉其他无关的背景信息。接下来,使用霍夫变换对感兴趣区域中的边缘像素进行直线拟合,得到图像中的直线信息。根据直线的斜率和截距,将直线分为左右两组,分别计算每组直线的平均斜率和截距,得到左右两条车道线。最后,在原始图像上绘制出左右两条车道线,并显示出结果。通过这些步骤,我们可以实现对车道线的实时检测。[1][2][3]
python车道线检测代码
Python车道线检测代码可以使用OpenCV库实现。以下是一份Python车道线检测代码示例:
```
import cv2
import numpy as np
# 定义ROI区域
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
# 定义Hough变换参数
def hough_lines(img, rho, theta, threshold, min_line_len, max_line_gap):
lines = cv2.HoughLinesP(img, rho, theta, threshold, np.array([]), minLineLength=min_line_len, maxLineGap=max_line_gap)
line_img = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
draw_lines(line_img, lines)
return line_img
# 绘制车道线
def draw_lines(img, lines, color=[255, 0, 0], thickness=2):
left_lines, right_lines = [], []
for line in lines:
for x1, y1, x2, y2 in line:
k = (y2 - y1) / (x2 - x1)
if k < 0:
left_lines.append(line)
else:
right_lines.append(line)
if len(left_lines) > 0:
left_avg = np.average(left_lines, axis=0)
cv2.line(img, (int(left_avg[0][0]), int(left_avg[0][1])), (int(left_avg[0][2]), int(left_avg[0][3])), color, thickness)
if len(right_lines) > 0:
right_avg = np.average(right_lines, axis=0)
cv2.line(img, (int(right_avg[0][0]), int(right_avg[0][1])), (int(right_avg[0][2]), int(right_avg[0][3])), color, thickness)
# 读取图片
image = cv2.imread('test.jpg')
# 转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波
kernel_size = 5
blur_gray = cv2.GaussianBlur(gray, (kernel_size, kernel_size), 0)
# Canny边缘检测
low_threshold = 50
high_threshold = 150
edges = cv2.Canny(blur_gray, low_threshold, high_threshold)
# ROI区域选择
imshape = image.shape
vertices = np.array([[(0,imshape[0]),(450, 320), (550, 320), (imshape[1],imshape[0])]], dtype=np.int32)
masked_edges = region_of_interest(edges, vertices)
# Hough变换检测车道线
rho = 2
theta = np.pi / 180
threshold = 15
min_line_len = 60
max_line_gap = 30
line_image = hough_lines(masked_edges, rho, theta, threshold, min_line_len, max_line_gap)
# 结果叠加到原图上
result = cv2.addWeighted(image, 0.8, line_image, 1, 0)
# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
此代码可以检测车道线并绘制出车道线,运行结果会显示在窗口中。你可以自己更改代码中的参数来适配不同的图片。