如何通过OpenCV实现车道线识别的实战案例解析？

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目录：

一、首先进行Canny边缘检测，为获取车道线边缘做预备

二、执行ROI提取，获取确切的车辆道线边缘（红色线内部）

三、利用概率密度变换获取直线，并将斜率和截距的线段分割

目录

• 一、首先进行canny边缘检测，为获取车道线边缘做准备
• 二、进行ROI提取获取确切的车道线边缘（红色线内部）
• 三、利用概率霍夫变换获取直线，并将斜率正数和复数的线段给分割开来
• 四、离群值过滤，剔除斜率相差过大的线段
• 五、最小二乘拟合，实现将左边和右边的线段互相拟合成一条直线，形成车道线
• 六、绘制线段
• 全部代码（视频显示）
• 总结

一、首先进行canny边缘检测，为获取车道线边缘做准备

import cv2 gray_img = cv2.imread('img.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) canny_img = cv2.Canny(gray_img,50,100) cv2.imwrite('canny_img.jpg',canny_img) cv2.imshow('canny',canny_img) cv2.waitKey(0)

二、进行ROI提取获取确切的车道线边缘（红色线内部）

方法：在图像中，黑色表示0，白色为1，那么要保留矩形内的白色线，就使用逻辑与，当然前提是图像矩形外也是0，那么就采用创建一个全0图像，然后在矩形内全1，之后与之前的canny图像进行与操作，即可得到需要的车道线边缘。