opencv车道线检测视频

下面是一个简单的使用OpenCV对视频进行车道线检测的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 设置视频文件路径
cap = cv2.VideoCapture("video.avi")

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将视频帧转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 对灰度图像进行高斯平滑处理
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # 应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘
    edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

    # 定义一个ROI区域，只保留车道线所在的区域
    mask = np.zeros_like(edges)
    height, width = edges.shape
    vertices = np.array([[(0, height), (width/2, height/2), (width, height)]], dtype=np.int32)
    cv2.fillPoly(mask, vertices, 255)
    masked_edges = cv2.bitwise_and(edges, mask)

    # 应用霍夫变换来检测图像中的直线
    lines = cv2.HoughLinesP(masked_edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=20, minLineLength=20, maxLineGap=300)

    # 绘制检测到的直线
    line_image = np.zeros_like(frame)
    if lines is not None:
        for line in lines:
            x1, y1, x2, y2 = line[0]
            cv2.line(line_image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 5)

    # 将检测到的直线与原始视频帧叠加显示
    result = cv2.addWeighted(frame, 0.8, line_image, 1, 0)

    # 显示处理后的视频帧
    cv2.imshow("Lane Detection", result)

    # 等待按下q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放视频文件并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取视频文件并将每一帧转换为灰度图像。然后对灰度图像进行高斯平滑处理，并应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘。接下来，我们定义一个ROI区域来保留车道线所在的区域，并将边缘图像与ROI区域掩膜相乘，以过滤掉不需要的边缘。最后，我们应用霍夫变换来检测图像中的直线，并将检测到的直线绘制在一张空白图像上。最终，我们将检测到的直线与原始视频帧叠加显示，并在窗口中实时播放车道线检测视频。