OpenCV-Python小应用(六):车道线检测
OpenCV-Python小应用(六):车道线检测
- 前言
- 前提条件
- 实验环境
- 基于霍夫变换的车道线检测
- 参考文献
前言
- 本文是个人使用OpenCV-Python的应用案例,由于水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。
- 更多精彩内容,可点击进入OpenCV-Python小应用专栏或我的个人主页查看
前提条件
- 熟悉Python
实验环境
- Python 3.6.13 (面向对象的高级语言)
- OpenCV 3.4.10(python第三方库)
pip3 install opencv-python==3.4.10.37
基于霍夫变换的车道线检测
- 主要思路:利用霍夫变换将图片中的所有直线找出,并通过区域坐标过滤掉不是车道线的直线。这属于传统算法的范畴,有一定的局限性。
- 霍夫变换相关知识点,可查阅OpenCV-Python快速入门(十五):霍夫变换
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图片
img = cv2.imread('lane.jpg')
# 灰度图
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
# BGR -> RGB
img_RGB=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
img_Show=img_RGB.copy()
# 概率霍夫变换
'''
lines =cv2.HoughLinesP(image, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap)
参数:image 是输入图像,即源图像,必须为 8 位的单通道二值图像。对于其他类型的图像,在进行霍夫变换之前,需要将其修改为这个指定的格式。rho 为以像素为单位的距离 r 的精度。一般情况下,使用的精度是 1。theta 是角度
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