写一个自动驾驶并检测路况的代码
时间: 2024-02-17 17:05:26 浏览: 20
以下是一个简单的自动驾驶并检测路况的代码示例,只供参考:
```
import cv2
import numpy as np
# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 设置感兴趣区域ROI
roi_top = 300
roi_bottom = 450
# 设置车道线颜色阈值
low_yellow = np.array([20, 100, 100])
high_yellow = np.array([30, 255, 255])
# 循环读取视频帧
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 截取ROI区域
roi = frame[roi_top:roi_bottom, :]
# 转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 利用颜色阈值检测车道线
mask = cv2.inRange(hsv, low_yellow, high_yellow)
# 腐蚀和膨胀操作
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1)
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=1)
# 检测车道线
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(contours) > 0:
# 找到最大的轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
# 得到最大轮廓的矩形
x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)
# 画出矩形
cv2.rectangle(roi, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 3)
# 显示图像
cv2.imshow('frame', frame)
# 检测键盘按键
key = cv2.waitKey(1)
if key == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码利用摄像头获取视频帧,截取ROI区域,利用颜色阈值检测车道线,然后通过腐蚀和膨胀操作以及轮廓检测得到车道线的位置,并在图像中画出矩形框来表示车道线的位置。由于这只是一个简单的示例,实际的自动驾驶系统需要更为复杂的算法和模型来实现。同时,为了保证系统的安全性和可靠性,还需要进行大量的测试和验证工作。