python压线检测_车道线检测—python_opencv 代码解读

好的，我会尽力解读这段代码。

首先，这段代码是使用Python和OpenCV库进行车道线检测。具体的实现思路是使用Canny边缘检测算法，然后将得到的边缘图像进行霍夫变换，找出图像中的直线，最终得到车道线的位置。

下面是代码的具体解读：

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np

这里导入了OpenCV库和Numpy库。

2. 读取图像

img = cv2.imread("test.jpg")

这里读取了一个名为"test.jpg"的图像。

3. 灰度化和高斯模糊

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

将图像转为灰度图像，然后进行高斯模糊。

4. 边缘检测

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

使用Canny算法进行边缘检测。

5. 霍夫变换

lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=10)

使用霍夫变换检测直线，将结果存储在`lines`变量中。其中，`minLineLength`和`maxLineGap`是两条直线之间的最小距离和最大距离，用于过滤掉不必要的直线。

6. 绘制直线

for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

遍历直线，并在原图像上绘制直线。

最终的结果是在原图像上标记出了检测到的车道线。

希望这段代码的解读对你有所帮助。