python车道线检测

车道线检测是一种利用计算机视觉技术来识别和跟踪道路上的车道线的方法，它对于自动驾驶和智能交通系统等领域有着重要的应用价值。车道线检测的基本步骤如下：

1. 边缘检测：使用Canny算法对输入的图像进行边缘检测，得到图像中的边缘信息12。
2. 感兴趣区域（ROI）提取：定义一个多边形区域，只保留图像中与车道线相关的部分，过滤掉其他无关的背景信息12。
3. 霍夫变换：使用霍夫变换对ROI中的边缘像素进行直线拟合，得到图像中的直线信息123。
4. 车道线识别：根据直线的斜率和截距，将直线分为左右两组，分别计算每组直线的平均斜率和截距，得到左右两条车道线12。
5. 车道线绘制：在原始图像上绘制出左右两条车道线，并显示出结果12。'

下面是使用python和opencv实现车道线检测的示例代码：

# 导入所需的库
import cv2
import numpy as np

# 定义边缘检测函数
def cannyEdgeDetector(image):
    # 将彩色图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 使用高斯滤波去除噪声
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    # 使用Canny算法检测边缘
    edged = cv2.Canny(blur, 50, 150)
    return edged

# 定义感兴趣区域提取函数
def getROI(image):
    # 获取图像的高度和宽度
    height = image.shape[0]
    width = image.shape[1]
    # 定义多边形区域的顶点坐标，可以根据摄像头位置和视角进行调整
    polygon = np.array([[(100, height), (width - 100, height), (width - 500, int(height / 1.9)), (500, int(height / 1.9))]])
    # 创建一个与输入图像同形状的黑色图像
    mask = np.zeros_like(image)
    # 在黑色图像上填充多边形区域为白色
    mask = cv2.fillPoly(mask, polygon, 255)
    # 对输入图像和掩码图像进行按位与运算，得到感兴趣区域
    masked_image = cv2.bitwise_and(image, mask)
    return masked_image

# 定义霍夫变换函数
def getLines(image):
    # 对输入图像进行霍夫变换，得到一系列直线参数
    lines = cv2.HoughLinesP(image, 0.3, np.pi / 180, 100, np.array([]), minLineLength=70, maxLineGap=20)
    return lines