道路可行驶区域检测,得到道路边界、车道线,代码

本问题需要使用计算机视觉和图像处理技术解决，需要使用的主要算法包括边缘检测和图像分割。以下是一个简单的Python代码示例，用于检测道路可行驶区域并获取道路边界和车道线。该代码使用了OpenCV库作为主要的计算机视觉工具。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('road_image.jpg')

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

# 进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

# 进行图像分割
mask = np.zeros_like(edges)
ignore_mask_color = 255
height, width = mask.shape
polygon = np.array([[(0, height), (width, height), (width/2, height/2)]], dtype=np.int32)
cv2.fillPoly(mask, polygon, ignore_mask_color)
masked_edges = cv2.bitwise_and(edges, mask)

# 进行霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLinesP(masked_edges, rho=6, theta=np.pi/60, threshold=160, lines=np.array([]),
                            minLineLength=40, maxLineGap=25)

# 绘制直线
line_img = np.zeros((masked_edges.shape[0], masked_edges.shape[1], 3), dtype=np.uint8)
for line in lines:
    for x1, y1, x2, y2 in line:
        cv2.line(line_img, (x1, y1), (x2, y2), [255, 0, 0], 5)

# 将直线图像和原图像进行叠加
result = cv2.addWeighted(img, 0.8, line_img, 1.0, 0.0)

# 显示结果图像
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了Canny边缘检测算法检测道路边缘。然后，它使用图像分割技术将图像分割成道路和非道路区域。最后，代码使用霍夫变换算法检测车道线并将其绘制在原始图像上。