### 弯道线检测的Python代码示例 以下是一个基于OpenCV和霍夫变换的弯道线检测代码示例，适用于视频处理。该代码从视频中提取车道线，并计算其斜率以判断弯道的方向。 ```python import cv2 import numpy as np def process_frame(frame): # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯模糊去噪 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150) # 定义感兴趣区域（ROI） height, width = edges.shape mask = np.zeros_like(edges) polygon = np.array([[ (100, height), (width - 100, height), (width // 2 + 100, height // 2), (width // 2 - 100, height // 2) ]], np.int32) cv2.fillPoly(mask, polygon, 255) masked_edges = cv2.bitwise_and(edges, mask) # 霍夫变换检测直线 lines = cv2.HoughLinesP(masked_edges, rho=1, theta=np.pi / 180, threshold=50, minLineLength=50, maxLineGap=100) # 创建空白图像用于绘制车道线 line_image = np.zeros_like(frame) if lines is not None: for line in lines: for x1, y1, x2, y2 in line: # 计算直线的斜率 if x2 != x1: # 防止除以零 slope = (y2 - y1) / (x2 - x1) if abs(slope) > 0.5: # 过滤掉接近水平的线 cv2.line(line_image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 5) # 将车道线叠加到原始帧上 combined_image = cv2.addWeighted(frame, 0.8, line_image, 1, 1) return combined_image # 打开视频文件或摄像头 cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') # 替换为你的视频文件路径或使用0表示摄像头 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 处理每一帧 processed_frame = process_frame(frame) # 显示结果 cv2.imshow('Lane Detection', processed_frame) # 按 'q' 键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` #### 代码说明 - **灰度转换**：将彩色图像转换为灰度图像以减少计算复杂度[^4]。 - **高斯模糊**：通过高斯模糊去除噪声，提高边缘检测的准确性[^4]。 - **Canny边缘检测**：利用Canny算法检测图像中的边缘[^4]。 - **感兴趣区域（ROI）**：定义一个四边形区域作为感兴趣区域，忽略其他部分的干扰[^1]。 - **霍夫变换**：通过霍夫变换检测直线，提取车道线[^1]。 - **斜率过滤**：计算每条直线的斜率，过滤掉接近水平的线，只保留可能的车道线[^2]。 ### 注意事项 - 视频文件路径需要替换为实际路径或使用摄像头输入。 - 参数如`minLineLength`、`maxLineGap`等可以根据具体场景调整[^4]。 - 如果需要更复杂的弯道检测，可以结合深度学习模型如UNet进行语义分割[^5]。