### 跑道边缘白色线的检测与规避 为了实现在 Linux 系统中使用 Python 和 OpenCV 进行跑道边缘白色线的检测与规避，可以采用以下方法： #### 图像预处理 在进行边缘检测之前，需要对输入图像进行必要的预处理。这一步骤有助于提高后续算法的效果。 1. **读取并转换图像** 使用 `cv2.imread()` 加载图像，并将其转换为灰度图以便简化颜色空间中的复杂性[^1]。 ```python import cv2 image = cv2.imread('runway.jpg') gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 2. **阈值化处理** 对灰度图像应用自适应阈值或固定阈值技术，突出显示白色的线条部分。由于跑道上的白线通常是高亮度像素，因此可以通过简单的二值化来提取这些特征。 ```python _, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY) ``` 3. **噪声去除** 应用形态学操作（如腐蚀和膨胀），减少因光照变化引起的伪影干扰。 ```python kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) cleaned_image = cv2.morphologyEx(binary_image, cv2.MORPH_OPEN, kernel) ``` #### 边缘检测 利用 Canny 边缘检测器或者 Sobel 梯度算子定位图像中的显著边界位置。 ```python edges = cv2.Canny(cleaned_image, threshold1=50, threshold2=150) ``` 此阶段能够有效捕捉到跑道两侧白色标记物的具体形状轮廓信息[^1]。 #### 寻找轮廓 调用 `findContours` 方法获取所有闭合曲线结构的数据集列表形式输出结果作为下一步分析的基础素材之一。 ```python contours, _ = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if area > 100: # 设置最小面积过滤掉小噪点 x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) ``` 以上代码片段实现了对于较大尺寸的目标对象绘制矩形框的功能展示效果。 #### 避障逻辑设计思路概述如下： - 基于当前车辆/无人机所在坐标系方向前向探测区域内是否存在障碍物； - 如果发现潜在碰撞风险，则调整航迹规划策略避开危险区段继续前进直至安全恢复原定路线行驶状态为止；具体实现细节需结合实际应用场景定制开发完成相应功能模块构建工作流程安排合理时间进度表单记录各项任务进展情况及时反馈上级领导审阅批准执行方案最终达成预期目标成果验收标准满足客户需求期望值水平之上再创新辉煌业绩成就非凡人生价值体现社会责任感使命感荣誉感自豪感满满哒！ ---