pythonopencv车道线检测万能代码

很抱歉，但是没有所谓的"万能代码"可以适用于所有的车道线检测场景。车道线检测是一个复杂的任务，需要根据具体的场景和需求选择不同的算法和参数进行处理。

不过，我可以给你一个基本的Python OpenCV车道线检测的代码框架，你可以根据自己的需求进行修改和优化。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def detect_lane_lines(image):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 进行边缘检测
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
    
    # 对图像进行区域兴趣选择
    height, width = edges.shape
    roi_vertices = [(0, height), (width/2, height/2), (width, height)]
    mask = np.zeros_like(edges)
    cv2.fillPoly(mask, np.array([roi_vertices], dtype=np.int32), 255)
    masked_edges = cv2.bitwise_and(edges, mask)
    
    # 进行直线检测
    lines = cv2.HoughLinesP(masked_edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=50, minLineLength=100, maxLineGap=50)
    
    # 绘制检测到的直线
    line_image = np.zeros_like(image)
    if lines is not None:
        for line in lines:
            x1, y1, x2, y2 = line[0]
            cv2.line(line_image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 5)
    
    # 将直线图像与原始图像叠加
    result = cv2.addWeighted(image, 0.8, line_image, 1, 0)
    
    return result

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

# 进行车道线检测
result = detect_lane_lines(image)

# 显示结果
cv2.imshow('Lane Lines Detection', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能无法适用于所有的场景。在实际应用中，你可能需要根据具体情况进行参数调整、图像预处理等操作。另外，还可以考虑使用更复杂的算法，如基于机器学习的方法或者深度学习模型来进行车道线检测。