使用OpenCV实现车道线检测

使用OpenCV进行车道线检测通常涉及以下步骤[^4]:

1. **读取和预处理图像**[^5]:

   import cv2
   img = cv2.imread('image.jpg')
   gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. **二值化和边缘检测**[^6]:

   _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
   edges = cv2.Canny(binary, 50, 150)

3. **霍夫变换寻找直线**[^7]:

   lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=100, minLineLength=50, maxLineGap=10)

4. **绘制和归一化车道线**[^8]:

   lanes = draw_lines(img, lines, color=(255, 0, 0), thickness=2)
   result = weighted_img(lanes, img, α=0.8, β=1., λ=0.)

5. **可选：利用多帧平滑和平均**[^9]，以减少噪声影响：

   accum = np.zeros_like(img)
   for line in lines:
       ... (计算累加平均过程)

在这个过程中，`draw_lines()`是一个自定义函数，用于将检测到的直线绘制到原始图像上，`weighted_img()`则是融合原始图像与车道线图层的函数。