本项目利用OpenCV进行图像处理和机器学习算法，结合Qt界面开发技术，旨在创建一个能够自动检测盲道障碍物的应用程序，以保障视障人士的安全行走。
盲道识别技术是一种重要的计算机视觉应用，主要用于辅助视力障碍者导航。在名为“盲道识别工程代码资源.zip”的压缩包里包含了一套用于实时识别并分割有颜色的盲道路线的程序代码。项目的核心在于运用颜色分割算法来将特定颜色的盲道从背景中分离出来，并生成二值图像以便后续分析和处理。
我们首先需要理解颜色分割的基本概念，即在图像处理领域内，依据像素色彩特征对不同颜色区域进行区分的过程。在这个项目里可能采用了如霍夫变换、阈值分割以及彩色空间转换（例如RGB到HSV）等方法来定位并提取特定颜色的盲道。通常情况下，所选择的颜色是根据盲道路面材料常见的黄色或白色条纹。
二值图像，又称为黑白图像，在图像处理中是一种基本形式，每个像素仅表示两种状态：0（黑色）和1（白色）。在识别盲道路线的情境下，通过颜色分割获得的二值图可以清晰地区分出盲道线条与背景环境，并便于后续进行边缘检测及轮廓分析。
实际实现过程中代码可能包括以下几个关键步骤：
1. 图像预处理阶段：去除噪声、提升图像质量（例如使用高斯滤波或中值滤波）。
2. 色彩空间转换：将原始RGB彩色图转换为HSV或者Lab色彩空间。
5星
