多车道线检测python

多车道线检测是指在道路上检测出多条车道线的位置和方向，可以用于自动驾驶、车道偏离警示等场景。

在Python中，可以使用OpenCV库实现多车道线检测。具体步骤如下：

1. 读取视频或图片，并将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行高斯滤波，以去除噪声。
3. 对图像进行Canny边缘检测，以检测出车道线的大致位置。
4. 对边缘检测结果进行霍夫变换，以检测直线。
5. 对检测到的直线进行筛选，只保留符合条件的直线（如斜率、长度等）。
6. 根据保留的直线，拟合出车道线的位置和方向。

代码实现可以参考以下示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

while True:
    # 逐帧读取视频
    ret, frame = cap.read()

    # 将帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 高斯滤波
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # Canny边缘检测
    edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

    # 霍夫变换
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=50)

    # 筛选直线
    left_lines = []
    right_lines = []
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        k = (y2 - y1) / (x2 - x1)  # 计算斜率
        if k < -0.5:  # 取斜率小于-0.5的直线作为左车道线
            left_lines.append(line)
        elif k > 0.5:  # 取斜率大于0.5的直线作为右车道线
            right_lines.append(line)

    # 拟合直线
    left_line = fit_line(left_lines)
    right_line = fit_line(right_lines)

    # 画出车道线
    draw_lines(frame, [left_line, right_line], thickness=2, color=(0, 0, 255))

    # 显示帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

其中，fit_line()函数用于拟合直线，draw_lines()函数用于画出车道线。具体实现可参考以下代码：

def fit_line(lines):
    """
    拟合直线
    """
    x = []
    y = []
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        x += [x1, x2]
        y += [y1, y2]
    k, b = np.polyfit(x, y, deg=1)  # 一次函数拟合
    return k, b

def draw_lines(img, lines, thickness=2, color=(0, 255, 0)):
    """
    画出车道线
    """
    for line in lines:
        k, b = line
        y1 = img.shape[0]
        x1 = int((y1 - b) / k)
        y2 = int(y1 * 0.6)
        x2 = int((y2 - b) / k)
        cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), color, thickness)