opencv斑马线识别

要进行斑马线识别，可以使用OpenCV的图像处理功能和计算机视觉技术。以下是一些大致的步骤：

1. 读入图像并进行灰度化处理。
2. 对图像进行边缘检测，可以使用Canny算子。
3. 对边缘图像进行二值化处理，将斑马线区域分割出来。
4. 对二值化图像进行形态学处理，去除噪点和小的连通区域。
5. 利用霍夫变换或直线拟合等方法找到斑马线的中心线。

以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像并进行灰度化处理
image = cv2.imread("zebra_crossing.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 对边缘图像进行二值化处理
_, binary = cv2.threshold(edges, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 对二值化图像进行形态学处理
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 利用霍夫变换找到斑马线的中心线
lines = cv2.HoughLinesP(binary, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow("Result", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，此代码只是一个示例，实际使用中还需要根据具体场景进行调整和优化。