欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。

文章目录

• • 一项目简介
• 二、功能
• 三、系统
• 四. 总结

一项目简介

  
一、项目背景与意义

随着自动驾驶技术的不断发展，车道线识别、弯道识别、车道线居中以及曲率计算等关键技术成为了实现自动驾驶的核心要素。本项目旨在利用Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库，实现对车道线的实时识别、弯道的准确判断、车道线居中的检测以及道路曲率的计算。这些技术不仅有助于提升驾驶安全性，还能为自动驾驶系统提供重要的导航和决策支持。

二、技术实现

车道线识别
图像预处理：通过OpenCV将输入的图像转换为灰度图像，并应用高斯模糊以减少噪声。
边缘检测：使用Canny边缘检测算法提取图像中的边缘信息，为后续的车道线检测做准备。
透视变换：应用透视变换校正图像，将车道线转换为平行线，便于后续的检测。
霍夫变换直线检测：在预处理后的图像上应用霍夫变换，检测车道线。
弯道识别
车道线拟合：对检测到的车道线进行拟合，得到左右两条车道线的方程。
弯道判断：通过比较左右两条车道线的曲率和方向，判断车辆是否处于弯道中。
车道线居中
车辆位置确定：根据车道线检测结果，确定车辆在车道中的位置。
居中检测：计算车辆与车道中心线的距离，判断车辆是否处于居中状态。
曲率计算
车道线点集提取：从车道线检测结果中提取车道线的点集。
点集排序：按照车道线的方向对点集进行排序。
曲率计算：使用相邻点之间的坐标差，结合OpenCV中的cv2.cartToPolar()函数计算角度和长度，进而得到曲率。
三、系统特点

实时性：利用Python和OpenCV的高效性，系统能够实时处理视频流中的每一帧图像，实现车道线、弯道、车道线居中以及曲率的实时检测和计算。
准确性：通过结合多种图像处理技术和算法，系统能够准确识别车道线、判断弯道、检测车道线居中状态以及计算道路曲率。
扩展性：系统具有良好的扩展性，可以方便地添加其他图像处理和目标检测算法，以适应不同的应用场景和需求。
四、预期成果与贡献

本项目的实施将有助于提高自动驾驶系统的安全性和可靠性，为自动驾驶技术的发展提供有力支持。同时，该项目还将为相关研究人员和开发者提供一个参考和借鉴，推动智能交通系统领域的持续发展和进步。

二、功能

  基于Python+OpenCV车道线识别 弯道识别 车道线居中 曲率计算

三、系统

四. 总结

  
未来，我们计划进一步优化和完善该系统，提高其在不同道路条件、光照条件以及天气条件下的性能。同时，我们还将探索将该系统与其他自动驾驶技术相结合，以实现更加智能化、安全化的驾驶体验。