自动驾駛汽车车道检测：OpenCV 实战教程

"实战认识OpenCV在自动驾驶汽车车道检测中的应用" 在自动驾驶技术中，车辆定位和路径规划是至关重要的部分，而车道检测则扮演着核心角色。本篇文章通过一个实战示例，展示了如何使用OpenCV库进行车道检测，以帮助自动驾驶汽车保持在正确的车道上。下面将详细解析这个过程。 首先，我们关注的是边缘检测，这是图像处理中的基本步骤，用于识别图像中的边界。在本例中，采用了Canny算法来执行这一任务。Canny边缘检测器是一种多级边缘检测算法，它通过高斯滤波器消除噪声，然后应用强度梯度检测和非极大值抑制来找到最显著的边缘。代码中的`cannyEdgeDetector`函数接受图像作为输入，应用Canny算法，并返回边缘检测后的图像。 接着，定义了感兴趣区域(ROI)的概念。ROI是图像中我们特别关注的部分，对于车道检测来说，我们只关心车前100米的道路，并且只关注车道线，不包括对向车道。为了定义ROI，创建了一个三角形区域，其坐标根据摄像头在车上的实际安装位置调整。代码中的`getROI`函数实现这一功能，通过`np.array`创建三角形顶点，然后用这些点创建一个黑色的图像作为掩模。`cv2.fillPoly`函数用来填充这个三角形区域，将其设为白色，其余部分保留为黑色。然后将这个掩模应用到原图上，从而得到只包含我们需要分析部分的图像。 之后，通过对处理后的图像进一步分析，例如应用霍夫变换来检测直线，我们可以识别出车道线。霍夫变换是一种从边缘像素点找出几何形状（如直线）的数学方法。在车道检测中，这有助于从边缘图像中找到车道线的精确位置。一旦找到车道线，可以进一步计算它们的曲率，以确定汽车是否偏离车道，并作出相应的驾驶决策。 这篇文章通过实战展示了如何利用OpenCV的边缘检测和ROI选择功能，实现自动驾驶汽车的车道检测。这个过程不仅能够帮助理解OpenCV在计算机视觉任务中的应用，也为实际的自动驾驶系统设计提供了参考。通过不断优化这些算法和模型，我们可以提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性。