车道线检测可视化代码

车道线检测可视化代码通常涉及到计算机视觉领域，特别是在自动驾驶和道路辅助系统中。这类代码会使用深度学习模型，比如基于卷积神经网络（CNN）的模型，如U-Net、Faster R-CNN等，来识别道路图像中的车道线。检测完成后，会通过图像处理技术将结果画出来，形成实时的车道线轨迹。

下面是一个简化版的Python示例，使用PIL库来显示检测结果：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw

def draw_lane_lines(image, lines):
    img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line.reshape(4)
        draw.line([(x1, y1), (x2, y2)], width=5, fill=(0, 0, 255))  # 红色表示车道线

    result = np.array(img)
    return result

# 假设lines是检测到的车道线坐标列表
image = ...  # 原始图像数据
detected_lines = ...  # 调用模型得到的车道线信息
visualized_image = draw_lane_lines(image, detected_lines)

cv2.imshow('Lanes Detected', visualized_image)
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键

在这个例子中，`draw_lane_lines`函数接受一张图片和车道线的坐标点，然后在图片上绘制出车道线。实际的代码会更复杂，包括预处理图像、模型预测、非极大值抑制（NMS）以及后处理步骤。