OpenCV实战案例之车道线识别详解

引言

车道线识别是自动驾驶领域中重要的一环，本文介绍了使用OpenCV进行车道线识别的完整攻略。

前置知识

本文假设读者已经掌握以下知识：

• Python编程语言基础
• OpenCV基本操作和图像处理

准备工作

安装OpenCV

为了使用OpenCV进行图像处理操作，需要先安装OpenCV。可以使用pip命令来安装opencv-python库：

pip install opencv-python

下载示例视频

本文将使用示例视频进行车道线识别演示，可以从以下网址下载：

https://www.youtube.com/watch?v=eLTLtUVuuy4

将该视频下载到本地，并准备好用于读取视频的代码。

代码实现

本文将分两个示例说明OpenCV实现车道线识别的过程。

示例一：基本车道线识别

这个示例将展示如何使用OpenCV实现最基本的车道线识别功能。

import cv2

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture("example.mp4")

while(True):
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 转为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 进行高斯模糊
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # 边缘检测
    edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)

    # 根据边缘检测结果进行车道线识别
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, cv2.pi/180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=50)

    # 在原图像中绘制车道线
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow("frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码中使用了cv2.VideoCapture读取视频文件，并使用cv2.cvtColor函数将读取到的图像转换为灰度图像。接着使用cv2.GaussianBlur函数对图像进行高斯模糊处理，并使用cv2.Canny进行边缘检测。最后使用cv2.HoughLinesP函数进行车道线检测，再在原图像中绘制车道线。

示例二：进阶车道线识别

这个示例将展示如何使用进阶的技巧对车道线进行优化和调整，使车道线更加精确。

import cv2
import numpy as np

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture("example.mp4")

while(True):
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 转为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 进行高斯模糊
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # 边缘检测
    edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)

    # 创建掩膜
    mask = np.zeros_like(edges)
    ignore_mask_color = 255
    imshape = frame.shape
    vertices = np.array([[(0,imshape[0]),(451, 314), (509, 314), (imshape[1],imshape[0])]], dtype=np.int32)
    cv2.fillPoly(mask, vertices, ignore_mask_color)

    # 使用掩膜进行ROI提取
    masked_edges = cv2.bitwise_and(edges, mask)

    # 进行霍夫变换得到直线
    lines = cv2.HoughLinesP(masked_edges, 1, np.pi/180.0, 20, np.array([]), minLineLength=20, maxLineGap=300)

    # 绘制直线
    draw_lines(frame, lines)

    # 显示结果
    cv2.imshow("frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代码中，在基本步骤的基础上，使用np.zeros_like函数创建一个大小与边缘图像相同的全零矩阵，用于制作掩膜。接着使用cv2.fillPoly函数将车道的ROI区域掩盖，并使用cv2.bitwise_and函数提取ROI区域内的边缘。最后使用draw_lines函数对车道线进行优化和调整，使车道线更准确地表示道路的实际情况。

总结

本文介绍了如何使用OpenCV对车道线进行识别的完整攻略，包括基本车道线识别、进阶车道线识别两个示例。读者可以根据本文内容在实际项目中应用车道线识别技术。