给出非常精准的停车位检测python代码，主要思路是检测停车位直线以及角点

停车位检测是计算机视觉中的一个常见问题，可以通过图像处理技术来实现。主要思路是先对图像进行预处理，提取出停车位的边缘信息，然后通过直线检测和角点检测来确定停车位的位置和大小。

以下是一个基于OpenCV库的停车位检测Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

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

# 图像预处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图像
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 高斯模糊
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3) # 边缘检测

# 直线检测
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200) # 霍夫变换检测直线
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * a)
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * a)
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 角点检测
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(edges, 4, 0.01, 10) # Shi-Tomasi角点检测
corners = np.int0(corners)
for corner in corners:
    x, y = corner.ravel()
    cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 255, 0), -1)

# 显示结果
cv2.imshow('Parking Lot Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，我们首先读取了一张停车场的图像，并对其进行了预处理，包括转换为灰度图像、高斯模糊和边缘检测。然后使用霍夫变换检测直线，并在图像上绘制出检测到的直线。接着使用Shi-Tomasi角点检测算法检测停车位的角点，并在图像上绘制出检测到的角点。最后将处理后的图像显示出来。

需要注意的是，这只是一个简单的停车位检测示例，实际应用中需要根据具体情况进行参数调整和算法优化。