使用Python和OpenCV进行简易车道线检测。
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简介：
该项目采用Python和OpenCV技术，旨在实现简易的车道线检测功能。技术栈的核心包括Python编程语言和OpenCV库。其实现思路主要分为以下几个步骤：首先，利用Canny边缘检测算法提取图像中的显著边缘信息；随后，通过霍夫变换方法在图像中寻找所有直线特征；接着，通过绘制梯形感兴趣区域（ROI），限定车道线的潜在范围，从而确定车道线的起始位置；最后，根据提取的直线特征和感兴趣区域，最终确定并绘制出车道线的位置。效果展示：代码实现如下：
```python
import cv2
import numpy as np
def canny():
global lane_image # 假设 lane_image 已经定义并包含图像数据
gray = cv2.cvtColor(lane_image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 将图像从RGB转换为灰度图
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) # 应用高斯滤波以减少噪声
canny_img = cv2.Canny(blur, 100, 200) # 使用Canny边缘检测算法进行边缘检测
return canny_img
# 示例用法 (需要补充完整的代码逻辑)
# lane_image = ... # 加载图像数据
# canny_edges = canny()
# cv2.imshow(Canny Edges, canny_edges)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()
```
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