用摄像头检测白色道路，并标出白色道路中心线，并且摄像头不受光的影响的代码

您好！对于使用摄像头检测白色道路并标出中心线的任务，您可以使用计算机视觉的技术来实现。以下是一个基本的代码示例，用于检测白色道路并标出中心线：

import cv2
import numpy as np

def detect_white_lane(image):
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 对图像进行高斯模糊处理
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    
    # 通过阈值分割将图像转换为二值图像
    _, thresholded = cv2.threshold(blurred, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 定义感兴趣区域（ROI）
    height, width = thresholded.shape[:2]
    roi_vertices = np.array([(0, height), (width/2-50, height/2+50), 
                             (width/2+50, height/2+50), (width, height)], dtype=np.int32)
    roi_mask = np.zeros_like(thresholded)
    cv2.fillPoly(roi_mask, [roi_vertices], 255)
    roi_thresholded = cv2.bitwise_and(thresholded, roi_mask)
    
    # 进行霍夫直线检测
    lines = cv2.HoughLinesP(roi_thresholded, 1, np.pi/180, threshold=50, minLineLength=100, maxLineGap=50)
    
    # 标出中心线
    if lines is not None:
        for line in lines:
            x1, y1, x2, y2 = line[0]
            cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 3)
    
    return image

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 调用函数进行道路检测
    result = detect_white_lane(frame)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow("Lane Detection", result)
    
    # 按下'q'键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库来处理图像和进行道路检测。它首先将图像转换为灰度图，并进行高斯模糊处理。然后通过阈值分割将图像转换为二值图像，以便更好地检测白色道路。接下来定义了感兴趣区域（ROI），只保留道路区域。最后使用霍夫直线检测算法找到道路的直线，并在图像上标出中心线。

请注意，这只是一个基本示例，可能需要根据实际情况进行调整和优化。此外，该代码没有处理光照问题，如果遇到光线变化较大的情况，您可能需要进一步调整算法或使用其他技术来解决这个问题。