python+opencv实现车道线检测

Python+OpenCV实现车道线检测的完整攻略

简介

在人工智能技术的支撑下，自动驾驶逐渐走向成熟，而车道线检测技术是其重要的基础之一。本文将详细介绍如何使用Python和OpenCV实现车道线检测。

环境准备

在进行车道线检测前，我们需要安装以下软件和工具：

• Python 3.x
• NumPy
• OpenCV

安装方式：

打开终端（Windows下使用命令提示符或git Bash），输入以下命令：

# 安装NumPy
pip install -U numpy

# 安装OpenCV
pip install opencv-python

原理分析

车道线检测的原理是通过图像处理技术，将车道线从图像中提取出来。该技术通常包括以下几个步骤：

1. 图像预处理：将原图转换成灰度图，并对图像进行平滑处理，以便更好地进行边缘检测。
2. 边缘检测：使用Canny算法进行边缘检测，从而找到图像中的所有边缘。
3. 区域筛选：由于车道线通常存在于图像中的一个特定区域内，因此需要筛选出这个区域内的边缘。
4. 直线拟合：对筛选后的边缘进行直线拟合，以得到最终的车道线。

示例说明

示例一：检测图像中的车道线

我们首先来介绍如何实现对图像中车道线的检测。

打开Python编辑器，新建一个py文件，输入以下代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('road.jpg')

# 将图像转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

# 对灰度图进行高斯滤波
kernel_size = 5
blur_gray = cv2.GaussianBlur(gray, (kernel_size, kernel_size), 0)

# 对图像进行Canny边缘检测
low_threshold = 50
high_threshold = 150
edges = cv2.Canny(blur_gray, low_threshold, high_threshold)

# 选择一个ROI区域
imshape = img.shape
vertices = np.array([[(0,imshape[0]),(450, 320), (490, 320), (imshape[1],imshape[0])]], dtype=np.int32)
masked_edges = region_of_interest(edges, vertices)

# 进行直线检测
rho = 2
theta = np.pi/180
threshold = 15
min_line_length = 40
max_line_gap = 20
line_image = np.copy(img)*0
lines = cv2.HoughLinesP(masked_edges, rho, theta, threshold, np.array([]), min_line_length, max_line_gap)

# 可视化结果
draw_lines(line_image, lines)
result = cv2.addWeighted(img, 0.8, line_image, 1, 0)

其中，region_of_interest和draw_lines两个函数分别是图像中的ROI区域选择和直线拟合函数，需要自己实现。完成后运行程序，程序会读取指定路径下的图片，并在图片上标出车道线。

示例二：在视频中检测车道线

如果我们要对车道线进行实时检测，例如在自动驾驶车辆中使用，那应该如何实现呢？接下来，我们将介绍如何在视频中检测车道线。

首先，在代码中添加一个视频读取模块：

cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

然后，在while循环中针对每一帧图像进行处理：

while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if ret == False:
        break

    # 对每一帧图像进行处理
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    kernel_size = 5
    blur_gray = cv2.GaussianBlur(gray, (kernel_size, kernel_size), 0)
    low_threshold = 50
    high_threshold = 150
    edges = cv2.Canny(blur_gray, low_threshold, high_threshold)
    imshape = frame.shape
    vertices = np.array([[(0,imshape[0]),(450, 320), (490, 320), (imshape[1],imshape[0])]], dtype=np.int32)
    masked_edges = region_of_interest(edges, vertices)
    rho = 2
    theta = np.pi/180
    threshold = 15
    min_line_length = 40
    max_line_gap = 20
    line_image = np.copy(frame)*0
    lines = cv2.HoughLinesP(masked_edges, rho, theta, threshold, np.array([]), min_line_length, max_line_gap)
    draw_lines(line_image, lines)
    result = cv2.addWeighted(frame, 0.8, line_image, 1, 0)
    cv2.imshow('result', result)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

完成代码编写后，我们可以通过调用电脑摄像头，来实时对车道进行检测。

总结

本文介绍了使用Python和OpenCV实现车道线检测的全过程，并通过两个示例模拟了对图像和视频的检测。车道线检测技术是自动驾驶技术中不可或缺的一环，希望本文对您有所帮助。