基于OpenCV的Python代码实现视频中道路车道检测（含文档说明、实验展示及使用指南）

简介：
本项目利用Python和OpenCV库开发了一套完整的道路车道线自动检测系统，并提供了详细的文档指导与实验演示，旨在帮助用户轻松掌握其实现原理及应用方法。 本项目基于OpenCV实现了视频中的道路车道检测功能。通过在HLS颜色空间下使用Sobel边缘提取方法，并设置一定的阈值范围对图像进行有效分割来确定车道线的大致位置，然后利用透视变换技术获取车道线的坐标点并用二次多项式拟合车道线。从已知左、右车道线上得出的多项式中计算出左右车道线的曲率半径及车辆偏移量，并在原始图像中标注这些信息，从而有效地实现了对道路车道的检测，具有较强的鲁棒性。 然而，在实际应用过程中仍存在一些不足之处：例如在裂缝较多的道路环境中进行测试时，系统可能会误将裂缝识别为车道线；同时前方其他车辆也可能干扰到系统的判断，导致其错误地认为该车是车道的一部分。为了进一步提升系统的鲁棒性能，可以考虑结合深度学习中的语义分割技术来解决上述问题。语义分割是在像素级别上进行分类的方法，在处理复杂场景时能够更准确地区分不同物体和背景之间的关系。