基于Python+Opencv的车道线检测源码+详细代码注释+项目使用说明(GUI界面可选、带演示视频).zip 【实现方法及功能】 1. 图像加载；2.图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3.Cany边缘检测；4.感兴趣区域检测；5.霍夫直线检测 ；6.直线拟合；7.车道线叠加；8.图片和视频测试；9.可视化界面pyqt5 【环境配置】 python 3.x numpy matplotlib opencv-python pyqt5 (option) 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向、opencv、python学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码\项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

课程作业_Python+OpenCV实现车道线检测源码+项目说明.7z 【图像处理】 图像处理主要是先对图像进行灰度处理，高斯模糊，然后对其进行canny边缘检测，最后对得到的图像进行roi掩膜处理，进一步缩小范围。 【霍夫变换】 霍夫变换(Hough)是一个检测间断点边界形状的方法。它通过将图像坐标空间变换到参数空间，来实现直线与曲线的拟合。 在图像坐标空间中，经过点的直线表示为： (1) 其中，参数a为斜率，b为截矩。其中，参数a为斜率，b为截矩。 通过点 点的直线有无数条，且对应于不同的a和b值。 如果将和视为常数，而将原本的参数a和b看作变量，则式子(1)可以表示为： (2) 这样就变换到了参数平面a−b。这个变换就是直角坐标中对于点的Hough变换。 离群变换和最小二乘拟合 视频流的读写等等，更多详细说明介绍看项目说明。

高级车道线检测