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2024年4月15日发(作者：z型檩条安装)
基于OpenCV的车道线识别技术研究
一、概述
随着车辆的普及，交通安全问题变得愈加重要。在道路行驶过
程中，车道线扮演着重要的角色。传统的车道线识别技术需要人
工标注，效率低并且耗时。基于OpenCV的车道线识别技术可以
自动识别车道线，提高行车安全性。本文将对基于OpenCV的车
道线识别技术进行详细研究。
二、OpenCV简介
OpenCV是一个跨平台的开源计算机视觉库，使用C++和
Python编写。它具有一系列用于图像处理、计算机视觉和机器学
习的函数，可用于开发桌面或移动端等应用。OpenCV可在
Windows、Linux、macOS、iOS和Android等多个平台上运行，且
支持多种编程语言。
三、车道线识别技术原理
车道线识别技术需要使用图像处理和计算机视觉技术。当车辆
行驶时，车载摄像头按一定间隔获取路面的图像。首先需要对图
像进行预处理，在预处理步骤中可以使用滤波器、二值化等技术，
以便更好地识别车道线。
接下来，除去不相关的区域，如天空、树木、建筑物等，仅保
留车道部分的图像。这可以通过ROI（region of interest）技术实
现。进一步，可以使用霍夫变换（Hough Transform）将二值化图
像中的直线转换为笛卡尔坐标系中的点。
最后，根据这些点，可以使用曲线拟合技术（如最小二乘法）
找到最适合车道线参数的多项式系数。最终，将此曲线绘制在原
始图像上。
四、OpenCV实现车道线识别技术
OpenCV提供了大量的函数和技术来实现车道线识别技术。首
先，通过OpenCV图像处理函数对图像进行预处理，如高斯滤波、
灰度化和边缘检测等。具体实现步骤如下：
1.读取图像并转换为灰度图像
Mat img = imread(“”);
Mat gray;
cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
2.使用高斯滤波器平滑图像
GaussianBlur(gray, gray, Size(3, 3), 0);
3.进行Canny边缘检测
Mat edges;
Canny(gray, edges, 50, 150);
接下来，可以使用ROI技术，实现对车道部分的识别。这可以
通过指定感兴趣的区域来实现。例如：
Mat mask = Mat::zeros((), ());
Point pts[4] = {Point(0, 540), Point(460, 320), Point(520, 320),
Point(960, 540)};
fillConvexPoly(mask, pts, 4, Scalar(255, 0, 0));
Mat masked_edges;
bitwise_and(edges, mask, masked_edges);
然后，使用霍夫变换对边缘图像进行直线检测并将直线转换为
曲线。通过最小二乘法拟合多项式曲线，得到最适合车道线参数
的多项式系数。具体实现步骤如下：
vector
HoughLines(masked_edges, lines, 1, CV_PI / 180, 20, 0, 0);
vector
for (size_t i = 0; i < (); i++) {
float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
if (theta < CV_PI / 4 || theta > 3 * CV_PI / 4) {
Point p1(rho / cos(theta), 0);
Point p2((rho - masked_ * sin(theta)) / cos(theta),
masked_);
if (p1.x > p2.x) {
Point temp = p1;
p1 = p2;
p2 = temp;
}
left__back(p1);
right__back(p2);
}
}
然后，使用多项式拟合技术，找到最适合车道线参数的多项式
系数。例如：
vector
fitLeftLane(left_lane, fit_left);
fitRightLane(right_lane, fit_right);
Mat result = Mat::zeros(masked_(), CV_8UC3);
vector
((), fit_(), fit_());
((), fit_(), fit_());
fillConvexPoly(result, points, Scalar(0, 255, 0), 8);
以上示例代码仅供参考，实际实现过程中需要根据具体情况进
行调整。
五、总结
基于OpenCV的车道线识别技术可以提高车辆行驶的安全性，
减少交通事故发生的概率。本文对基于OpenCV的车道线识别技
术进行了详细的介绍，包括技术原理和实现步骤。这种技术在未
来将会得到广泛运用，使道路行驶更加安全和舒适。
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