利用python中的opencv写一个车道线检测识别
时间: 2024-06-09 16:06:30 浏览: 16
好的,下面是一个基本的车道线检测识别的Python代码,使用OpenCV库:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义Canny边缘检测的参数
low_threshold = 50
high_threshold = 150
# 定义ROI的顶点,这里只检测图像下半部分
vertices = np.array([[(0, 720), (1280, 720), (800, 450), (500, 450)]], dtype=np.int32)
# 定义Hough变换的参数
rho = 2
theta = np.pi/180
threshold = 100
min_line_length = 40
max_line_gap = 100
# 读取图像
image = cv2.imread("test.jpg")
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3,3), 0)
# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, low_threshold, high_threshold)
# 选取ROI
mask = np.zeros_like(edges)
cv2.fillPoly(mask, vertices, 255)
masked_edges = cv2.bitwise_and(edges, mask)
# 进行Hough变换
lines = cv2.HoughLinesP(masked_edges, rho, theta, threshold, np.array([]), min_line_length, max_line_gap)
# 绘制检测到的车道线
line_image = np.zeros_like(image)
for line in lines:
for x1,y1,x2,y2 in line:
cv2.line(line_image,(x1,y1),(x2,y2),(0,0,255),10)
# 将检测到的车道线与原图像叠加
result = cv2.addWeighted(image, 0.8, line_image, 1, 0)
# 显示结果
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)
```
这个代码使用了Canny边缘检测和Hough变换来检测车道线,并将检测结果与原图像叠加显示。请注意,这个代码只是一个基本的例子,实际应用中可能需要调整参数来得到更好的结果。
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