这篇文章主要介绍“OpenCV怎么实现车道线识别”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“OpenCV怎么实现车道线识别”文章能帮助大家解决问题。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。TIPs:使用霍夫变换需要将图像先二值化概率霍夫变换函数：lines=cv2.HoughLinesP(image, rho,theta,threshold,minLineLength, maxLineGap)image:图像，必须是8位单通道二值图像rho:以像素为单位的距离r的精度，一般情况下是使用1theta:表示搜索可能的角度，使用的精度是np.pi/180threshold:阈值，该值越小，判定的直线越多，相反则直线越少minLineLeng免费云主机域名th:默认为0，控制接受直线的最小长度maxLineGap:控制接受共线线段的最小间隔，如果两点间隔超过了参数，就认为两点不在同一直线上，默认为0lines:返回值由numpy.ndarray构成，每一对都是一对浮点数，表示线段的两个端点流程：获取所有的线段的斜率，然后计算斜率的平均值遍历所有斜率，计算和平均斜率的差值，寻找最大的那个斜率对应的直线，如果差值大于阈值，那么就从列表中剔除对应的线段和斜率循环执行操作，直到剩下的全部都是小于阈值的线段流程：取出所有的直线的x和y坐标，组成列表，利用np.ravel进行将高维转一维数组利用np.polyfit进行直线的拟合，最终得到拟合后的直线的斜率和截距，类似y=kx+b的（k,b）最终要返回(x_min,y_min,x_max,y_max）的一个np.array的数据，那么就是用np.polyval求多项式的值，举个example，np.polyval([3,0,1], 5) # 3 * 5**2 + 0 * 5**1 + 1，即可以获得对应x坐标的y坐标。关于“OpenCV怎么实现车道线识别”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注百云主机行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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