如何在opencv中检测车道中没有线的车道？答案

【问题标题】：How to detect lane without line in lane in opencv?如何在opencv中检测车道中没有线的车道？
【发布时间】：2021-11-30 03:49:03
【问题描述】：

我被 opencv 卡在检测车道上，这里的问题是它检测到图像的所有边缘，但我只想检测车道，我该怎么做，我试图找到解决方案但它没有作品。

【问题讨论】：

我们至少需要原始图像才能进行测试，或者我们只能提供一些建议（比如只画出45~135之间的线或者只比你决定的长度长） .
Canny 通常是初学者的厄运。扔掉所有的代码。 -- 正如 Ema 已经指出的那样，我们需要查看未触及的源数据。 ——你可能需要使用人工智能。您需要将图片“分割”成道路、非道路，甚至天空、建筑物、树木、行人……——如果不是人工智能，那么即使是纹理分析也可能会让您走得更远，而不仅仅是阈值。您的场景没有照明，所以简单的阈值处理可能已经足够好了。
请避免发布代码或错误的图片（或更糟糕的是，图片链接）。任何基于文本的（代码和错误）都应作为文本直接发布在问题本身中，并正确格式化为minimal reproducible example。你可以得到更多formatting help here。您还可以阅读why you shouldn't post images/links of code。

标签： python opencv computer-vision

【解决方案1】：

您可以使用高斯模糊来避免它。

基本上，这个概念是稍微模糊一下图片并过滤掉不必要的线条。

我通常做的是，

blur = cv2.GaussianBlur(grey, (3,3), 5) #Variable for your case

参考资料：

除此之外，在模糊之后，您还可以使用ROI 来固定您的汽车的视角，并在需要时过滤掉其他细节。

vertices = np.array([[10,500], [10,300], [300,200], [500,200], [800,300], [800,500]]) #creates roi part. it will be totally dependent on your region of interest
processed_img = roi(processed_img, [vertices])

处理后，再尝试画线。对你有很大帮助。

参考资料：

https://youtu.be/h98js2usaVo

【讨论】：

模糊会使每行更难检测。这意味着它会影响“噪音”和所需的线条。 -- 在目前的问题状态下，很难给出任何建议。
确实如此。但在我脑海中看到我的方法后，他似乎很清楚他可以做哪些选择。