opencv的车道线检测代码

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，用于车道线检测通常会用到其提供的图像处理和机器学习功能。车道线检测的一个常见方法是使用Hough变换结合滑动窗口或连续线跟踪算法。以下是一个简单的步骤概述：

1. **图像预处理**：
- **灰度化**：将彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理。
- **二值化**：通过阈值或形态学操作（如Canny边缘检测）提取出图像中的边缘信息。

2. **检测边缘**：
- 使用`cv2.Canny()`函数检测图像中的边缘。

3. **霍夫变换**：
- 对边缘图像应用霍夫变换，寻找可能的直线候选。
- `cv2.HoughLinesP()`函数是常用的方法，返回一系列直线的参数。

4. **验证和过滤**：
- 去除噪声并筛选出疑似车道线的直线。
- 可能会对长度、角度等进行限制。

5. **绘制车道线**：
- 对于选定的车道线，根据它们的角度和位置，在原始图像上绘制出来，形成车道线的草图。

6. **车道线跟踪**（可选）：
- 使用连续的帧间信息，如之前帧的车道线预测，结合当前帧的检测结果进行车道线跟踪，提高稳定性和精度。

import cv2
import numpy as np

# 假设img是输入的灰度图像
edges = cv2.Canny(img, threshold1=50, threshold2=150)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=100, minLineLength=40, maxLineGap=5)

if lines is not None:
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line
        cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)  # 绘制车道线

cv2.imshow("Lane Detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()