本压缩包包含使用Python与OpenCV进行车道线检测的完整代码和文档。内含详细项目描述、算法实现和测试数据，适用于学习计算机视觉技术的学生或开发者。
课程作业：Python+OpenCV实现车道线检测源码及项目说明
图像处理主要包括以下步骤：
1. 灰度化处理。
2. 高斯模糊滤波以减少噪声影响。
3. 使用Canny算子进行边缘检测，突出物体轮廓。
在完成上述预处理后，接下来是区域选择（ROI）掩膜操作，从而聚焦于感兴趣的特定图像区域。然后应用霍夫变换来识别车道线等直线特征：
**霍夫变换介绍**
霍夫变换是一种用于从间断点边界形状中提取信息的技术。它通过将二维空间中的坐标转换为参数空间来进行曲线拟合和直线检测。
在一个直角坐标系里，一条经过某一点的直线方程可表示成\(y = ax + b\)的形式，其中a是该直线斜率（slope），b则是截距(intercept)。然而，在霍夫变换中，我们把这种关系从原始图像空间转换到了参数(a,b)的空间。
对于任意给定点(x0, y0)，代表经过它的所有可能的直线条数为无限多，并且每条线对应一组a和b值。通过将x0和y0视为固定数值而使a、b成为变量，原方程可以重新表述成\( \theta = x\cos(\phi) + y\sin(\phi)\)，其中θ表示直线的极坐标形式（即到原点的距离），φ代表该线与X轴正方向之间的角度。这个转换过程便是霍夫变换的核心思想。
通过累积参数空间中的投票机制，可以确定哪些特定a和b值组合得到了足够多的支持票数，进而识别出图像中显著存在的直线特征。这种方法特别适用于检测存在噪声干扰或间断的边缘情况下的结构化线条（如车道线）。
5星
