【实战演练】自动驾驶项目：车道线检测-图像处理、CNN构建、模型训练与评估

# 2.1 图像处理的基本概念和操作

### 2.1.1 图像格式和存储

图像格式定义了图像数据的存储方式，包括文件头、像素数据和元数据。常见图像格式有：

- **JPEG (Joint Photographic Experts Group)**：有损压缩格式，适用于存储照片和图像。
- **PNG (Portable Network Graphics)**：无损压缩格式，适用于存储具有透明度的图像。
- **TIFF (Tagged Image File Format)**：无损压缩格式，适用于存储高分辨率图像。

图像存储通常使用位图 (BMP) 或栅格格式。位图将图像存储为像素网格，每个像素包含颜色值。栅格格式将图像存储为一系列矢量，用于描述图像中的形状和线条。

### 2.1.2 图像增强和降噪

图像增强技术用于改善图像的视觉质量，包括：

- **对比度增强**：调整图像中亮区和暗区的差异。
- **直方图均衡化**：重新分布像素值，以增强图像的对比度和细节。
- **锐化**：突出图像中的边缘和细节。

图像降噪技术用于去除图像中的噪声，包括：

- **中值滤波**：用图像中像素邻域的中值值替换每个像素。
- **高斯滤波**：用图像中像素邻域的加权平均值替换每个像素。
- **双边滤波**：结合空间域和范围域信息，保留图像边缘的同时去除噪声。

# 2. 图像处理基础与实践

### 2.1 图像处理的基本概念和操作

#### 2.1.1 图像格式和存储

图像格式决定了图像数据的存储方式和压缩算法。常见图像格式包括：

- **Bitmap (BMP)**：未压缩格式，文件体积大。
- **JPEG (JPG)**：有损压缩格式，压缩率高，适合存储照片等连续色调图像。
- **PNG (Portable Network Graphics)**：无损压缩格式，适合存储线条、文字等清晰边缘图像。
- **TIFF (Tagged Image File Format)**：专业图像处理格式，支持多种颜色模式和压缩算法。

图像存储方式包括：

- **栅格图像**：由像素网格组成，每个像素具有颜色和位置信息。
- **矢量图像**：由几何形状（线、圆、多边形等）组成，可无损缩放。

#### 2.1.2 图像增强和降噪

图像增强技术用于改善图像的视觉效果和可读性，包括：

- **对比度增强**：调整图像中明暗区域的差异，提高图像清晰度。
- **直方图均衡化**：调整图像中像素灰度分布，使图像更均匀。
- **锐化**：增强图像边缘，提高图像细节。

图像降噪技术用于去除图像中的噪声，包括：

- **均值滤波**：用周围像素的平均值替换当前像素，平滑图像。
- **中值滤波**：用周围像素的中值替换当前像素，保留图像边缘。
- **高斯滤波**：用高斯分布权重对周围像素进行加权平均，平滑图像并保留边缘。

### 2.2 车道线检测算法

车道线检测是自动驾驶中的关键技术，用于识别道路上的车道线。常见的算法包括：

#### 2.2.1 Hough变换

Hough变换是一种用于检测直线和曲线的算法。其原理是将图像中的每个像素映射到参数空间，然后在参数空间中寻找具有最大值的点，这些点对应于图像中的直线或曲线。

import cv2
import numpy as np

def hough_transform(image):
    # 灰度化图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # Canny边缘检测
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
    # Hough变换
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 50, minLineLength=100, maxLineGap=50)
    # 绘制车道线
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    return image

#### 2.2.2 Canny边缘检测

Canny边缘检测是一种用于检测图像中边缘的算法。其原理是通过高斯滤波平滑图像，然后使用Sobel算子计算图像梯度，最后通过双阈值化和滞后抑制去除噪声和虚假边缘。

import cv2
impo