opencv c++实现车道线检测代码实现

以下是一个简单的基于OpenCV的C++实现车道线检测的代码示例：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读入图像
    Mat img = imread("lane.jpg");

    // 转换为灰度图像
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 使用高斯滤波去除噪声
    Mat blur;
    GaussianBlur(gray, blur, Size(5, 5), 0);

    // 使用Canny算子进行边缘检测
    Mat edges;
    Canny(blur, edges, 50, 150);

    // 定义ROI（感兴趣区域）
    Mat roi;
    Point points[4] = {Point(0, img.rows), Point(img.cols / 2, img.rows / 2), Point(img.cols / 2, img.rows / 2), Point(img.cols, img.rows)};
    Mat mask = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1);
    fillConvexPoly(mask, points, 4, Scalar(255));
    bitwise_and(edges, mask, roi);

    // 使用霍夫变换进行直线检测
    vector<Vec4i> lines;
    HoughLinesP(roi, lines, 1, CV_PI / 180, 50, 50, 10);

    // 绘制检测到的直线
    for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
    {
        line(img, Point(lines[i][0], lines[i][1]), Point(lines[i][2], lines[i][3]), Scalar(0, 0, 255), 2);
    }

    // 显示结果
    imshow("Lane Detection", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这个代码实现了以下步骤：

1. 读入图像，并将其转换为灰度图像。
2. 使用高斯滤波器去除噪声。
3. 使用Canny算子检测边缘。
4. 定义ROI（感兴趣区域），并应用到边缘图像上。
5. 使用霍夫变换进行直线检测。
6. 绘制检测到的直线。
7. 显示结果。

请注意，这只是一个基本示例，实际上车道线检测是一个相当复杂的任务，需要对多个因素进行考虑，包括照明条件、道路表面状况、车速等。此外，还可以使用更高级的技术，如深度学习等，来改进车道线检测的准确性和鲁棒性。