opencv车道线检测c++

车道线检测是计算机视觉中非常重要的应用之一，OpenCV提供了一系列的图像处理算法，可以用来实现车道线检测。下面是一个简单的C++代码示例，用于检测图像中的车道线：

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

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("lane.jpg");

    // 将图像转换为灰度图
    Mat gray;
    cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 对灰度图进行高斯滤波，平滑图像
    Mat blur;
    GaussianBlur(gray, blur, Size(5, 5), 0, 0);

    // 进行Canny边缘检测
    Mat edges;
    Canny(blur, edges, 50, 150, 3);

    // 对边缘图像进行区域选择，只保留ROI内的部分
    Mat mask = Mat::zeros(edges.size(), edges.type());
    Point pts[4] = { Point(0, 540), Point(460, 310), Point(520, 310), Point(960, 540) };
    fillConvexPoly(mask, pts, 4, Scalar(255, 0, 0));
    Mat roi;
    bitwise_and(edges, mask, roi);

    // 进行霍夫直线变换，检测直线
    vector<Vec2f> lines;
    HoughLines(roi, lines, 1, CV_PI / 180, 100);

    // 绘制检测出的直线
    Mat line_image = Mat::zeros(image.size(), image.type());
    for (size_t i = 0; i < lines.size(); i++)
    {
        float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
        Point pt1, pt2;
        double a = cos(theta), b = sin(theta);
        double x0 = a * rho, y0 = b * rho;
        pt1.x = cvRound(x0 + 1000 * (-b));
        pt1.y = cvRound(y0 + 1000 * (a));
        pt2.x = cvRound(x0 - 1000 * (-b));
        pt2.y = cvRound(y0 - 1000 * (a));
        line(line_image, pt1, pt2, Scalar(0, 0, 255), 3, LINE_AA);
    }

    // 将检测结果与原图像进行叠加
    Mat result;
    addWeighted(image, 0.8, line_image, 1, 0, result);

    // 显示结果
    imshow("result", result);
    waitKey();

    return 0;
}

这段代码实现了基本的车道线检测，具体的实现过程如下：

1. 读取图像
2. 将图像转换为灰度图
3. 对灰度图进行高斯滤波，平滑图像
4. 进行Canny边缘检测
5. 对边缘图像进行区域选择，只保留ROI内的部分
6. 进行霍夫直线变换，检测直线
7. 绘制检测出的直线
8. 将检测结果与原图像进行叠加
9. 显示结果

你可以根据实际情况对代码进行调整和优化，以适应不同的应用场景。