完成车道线检测

资 源 简 介

完成车道线检测

详 情 说 明

车道线检测是自动驾驶和辅助驾驶系统中的重要任务，它通过计算机视觉技术识别道路上的车道标记。以下是实现高效车道线检测的典型思路：

预处理阶段： 将输入图像转换为灰度图，减少计算复杂度。 应用高斯模糊平滑图像，抑制噪声干扰。 使用Canny边缘检测算法提取图像中的边缘特征，突出车道线的轮廓。

区域兴趣（ROI）选择： 根据摄像头安装位置，划定车道线可能出现的梯形区域，减少非相关区域的干扰。

霍夫变换检测直线： 通过霍夫变换从边缘图像中检测直线段，拟合出左右车道的边界线。 过滤掉角度和位置不符合车道线特征的误检直线。

车道线拟合与可视化： 将检测到的线段按斜率分类为左右车道线，用最小二乘法拟合出平滑的直线或曲线。 在原图上叠加半透明彩色区域标记车道，增强可视化效果。

效率优化点： 通过调整Canny算法的阈值和霍夫变换参数平衡精度与速度。 限制ROI区域大小以减少计算量。 可结合帧间连续性优化，利用前一帧结果缩小检测范围。

测试时建议选择不同光照和路况的图片（如弯道、阴影、夜间）验证鲁棒性。典型测试案例包括直道检测、弯道适应性及抗干扰表现。