生成完整的代码并告诉我使用步骤

为了帮助您了解如何编写一个基本的车道线检测代码，这里提供了一个基于OpenCV的Python示例。请注意，这个例子非常基础，实际应用中可能需要更复杂的算法，比如使用深度学习模型来进行车道线检测。

import cv2
import numpy as np

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()

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

    # Canny边缘检测
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

    # 边缘拉伸以增强边缘
    edges_stretched = cv2.dilate(edges, None, iterations=1)

    # Hough变换寻找车道线
    rho = 1  # 参数ρ，代表最小距离间隔
    theta = np.pi / 180  # 参数θ，代表角度精度
    threshold = 75  # 投票阈值
    min_line_length = 100  # 最小长度
    max_line_gap = 5  # 最大间隙
    lines = cv2.HoughLinesP(edges_stretched, rho, theta, threshold, np.array([]),
                           min_line_length, max_line_gap)

    # 如果有找到线条
    if lines is not None:
        for line in lines[:, 0]:
            x1, y1, x2, y2 = line.reshape(4)
            cv2.line(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)  # 绿色线条

    # 显示结果
    cv2.imshow("Lane Detection", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # 按下 'q' 键退出
    if key == ord('q'):
        break

# 关闭窗口并释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

**使用步骤：**
1. 安装必要的库：确保已经安装了`opencv-python`和`numpy`库。
2. 将上述代码复制到一个`.py`文件中。
3. 运行该文件，程序会在你的电脑摄像头中捕获实时视频并在画面中标记车道线。
4. 观察结果，如果想要改变车道线检测的灵敏度，可以调整`Canny`部分的阈值或Hough变换的参数。