Python实现OpenCV智能车道检测系统

"这是一个基于Python和OpenCV实现的智能车道检测系统。系统通过图像处理技术，对复杂场景下的车道线进行实时检测，旨在提高自动驾驶的安全性和效率。" 在该系统中，车道检测的关键步骤如下： 1. **图像预处理**： - 首先，系统读取输入的图像，这是所有图像处理的基础。 - 接着，采用多种边缘检测算法，如Canny、Hough变换等，来检测图像中的边缘。这些算法可以帮助识别出可能属于车道线的特征。 2. **边缘融合与噪声去除**： - 各种边缘检测的结果会被融合在一起，以提高检测的准确性和鲁棒性。这一步可以减少单一检测算法可能产生的误报或漏报。 - 对于融合后的边缘，系统会进一步筛选，去除非车道线的噪声，如天空、树木、车辆等不相关物体的边缘。 3. **连通区域分析**： - 系统会对剩下的边缘进行连通区域分析，找到最大的连通区域，这通常代表了道路的主体部分。 - 通过这种方式，系统能够精确地定位出车道所在的位置。 4. **车道线提取与透视变换**： - 在确定道路区域后，系统再次进行边缘检测，以更加精确地提取车道线。 - 为了模拟鸟瞰视角，系统会执行透视变换。这个过程中，需要选择道路图像的四个角点作为变换矩阵的输入，将原始图像转换为俯视图。 5. **车道线拟合与绘制**： - 在俯视图上，系统使用滑动窗口和多项式拟合方法来追踪和描绘车道线。滑动窗口有助于处理车道线的弯曲变化，而多项式拟合则能适应直线和曲线的车道形状。 - 最后，车道线会叠加回原图像上，并显示出来。如果是在视频流中，这一过程会连续进行，生成带有车道线标记的动态视频。 此系统的核心是图像处理和计算机视觉技术，其目标是实现准确、实时的车道检测，这对于自动驾驶汽车的安全行驶至关重要。通过不断优化算法和模型，可以提升系统的性能，使其能在各种光照、天气和道路条件下稳定工作。