Python车道角度检测

若要进行自动驾驶，车道检测是一个非常关键的问题。车道角度检测就是车道检测的一个重要环节。

车道角度检测的原理

车道角度检测通常利用图像处理技术。具体方法如下：

1. 利用摄像头获取车道图像；
2. 对车道图像进行预处理，如过滤噪声和平滑图像；
3. 提取车道边缘，这一步可以利用Canny边缘检测算法实现；
4. 利用霍夫变换检测车道边缘的直线方程；
5. 计算车道直线方程的斜率，即为车道的角度。

简单来说，就是将车道边缘检测出来，并计算出车道的斜率，就能够得到车道的角度。

Python实现车道角度检测

代码实现

下面是一个简单的Python实现车道角度检测的代码片段：

import cv2
import numpy as np

def lane_angle_detection(image):
    # 图像预处理
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    kernel_size = 5
    blur_gray = cv2.GaussianBlur(gray, (kernel_size, kernel_size), 0)
    low_threshold = 50
    high_threshold = 150
    edges = cv2.Canny(blur_gray, low_threshold, high_threshold)

    # 车道检测
    rho = 1  # 精度
    theta = np.pi / 180  # 角度步长
    threshold = 60  # 阈值
    min_line_length = 40  # 线段最短长度
    max_line_gap = 5  # 线段最大间隔
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho, theta, threshold, np.array([]), min_line_length, max_line_gap)

    # 计算车道角度
    angles = []
    for line in lines:
        for x1, y1, x2, y2 in line:
            if x2 - x1 == 0:
                continue
            angle = np.arctan((y2 - y1) / (x2 - x1)) * 180 / np.pi
            if angle < 0:
                angle += 180
            angles.append(angle)

    if len(angles) > 0:
        return np.mean(angles)
    else:
        return None

代码说明

这个代码主要分为两个部分。第一部分是图像预处理，第二部分是车道角度检测。

图像预处理

图像预处理部分主要利用了Canny边缘检测算法。具体步骤如下：

1. 将图像转化为灰度图像；
2. 对灰度图像进行高斯模糊处理；
3. 利用Canny边缘检测算法检测出图像边缘。

车道角度检测

车道角度检测利用了Hough变换的方法。具体步骤如下：

1. 对边缘检测过后的图像，使用Hough变换找到车道的直线方程；
2. 计算出车道直线方程的斜率，即为车道的角度。

注意，这个代码只适用于检测直道，对于曲道则需要进行更加复杂的处理。