障碍物检测python代码

以下是一个简单的障碍物检测Python代码示例，使用OpenCV库和Hough变换进行检测：

import cv2

# 读取待检测图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行高斯模糊
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# 进行霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, cv2.cv2.PI / 180, 200)

# 绘制检测到的直线
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * (a))
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * (a))
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示检测结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码将读取名为"test.jpg"的图像，将其转换为灰度图像并进行高斯模糊。接着使用Canny边缘检测算法检测图像中的边缘，并使用Hough变换检测直线。最后，将检测到的直线绘制在原始图像上并显示检测结果。