python实现简单的车道线检测

主要观点总结

本文介绍了两种简单的车道线检测方法：颜色阈值加区域掩模和Canny边缘检测加霍夫变换。这些方法在应对固定颜色车道线的场景中表现尚可，但在光照变化或车道线具备一定曲率的情况下识别效果不佳。

关键观点总结

关键观点1: 颜色阈值加区域掩模的方法

通过设定RGB通道阈值提取车道线，使用图像掩模限定车道线区域。但此方法受光照影响大，只能应对单一场景，不够鲁棒。

关键观点2: Canny边缘检测加霍夫变换的方法

先通过Canny边缘检测提取原图像边缘信息，再利用霍夫变换提取满足要求的直线。此方法相对更适应光照变化，但面对具备曲率的车道线识别效果仍不佳。

关键观点3: 面临的挑战

当前两种方法仅适用于简单场景，对于复杂环境下的车道线识别，如不同光照、车道线曲率变化等情况，仍面临较大挑战。

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 作者丨绿竹巷人 来源丨古月居 python实现简单的车道线检测，本文章将介绍两种简单的方法 1.颜色阈值+区域掩模 2.canny边缘检测+霍夫变换 这两种方法都能实现简单的车道线检测demo，注意仅仅是demo 下面的图片是用到的测试图片 1.颜色阈值+ 区域掩模 我们可以仅仅通过设置一些RGB通道阈值，来提取车道线。 以下的代码设置了RGB通道阈值为220，大于220的像素将设置为黑色，这样可以将测试图片中的车道线提取出来 效果如下 我们发现符合阈值的像素既包括了车道线，也包含了其他非车道线部分。 显然，一个成熟的自动驾驶感知算法，是不可能使用这种方法的。仅仅依靠颜色，既不科学也不鲁棒。 有一种改进思路是利用图像掩模的方法 假设拍摄图像的前置摄像头安装在 ………………………………