Python+OpenCV毕设项目车道检测源码分享
项目简介
本项目是一个基于Python和OpenCV的车道检测系统，适用于毕业设计或其他相关研究。项目主要通过图像处理技术实现车道识别，并结合PyQt5库创建了一个简单的GUI界面，方便用户进行操作和结果展示。
环境配置
- 操作系统: Windows 10
- Python版本: 3.6.5
- OpenCV版本: 3.14.8
- 编程工具: PyCharm 专业版
- 其他依赖库:
os: 用于本地文件操作numpy: 用于图像矩阵运算pyqt5: 用于创建GUI窗口程序
功能模块划分
项目主要分为两大模块：
- 图像处理与模式识别模块:
- 图像分割：从道路图像中分割出车道区域。
- 边缘检测：对分割后的图像进行边缘检测，识别车道线。
- 透视变换：对识别出的车道线进行透视变换，使其在二维平面上呈现直线。
- 滑动窗口拟合：通过滑动窗口技术拟合车道线曲线。
- GUI窗口程序模块:
- 创建用户界面：使用PyQt5创建一个简单的GUI界面，方便用户加载图像、查看处理结果等。
实现原理
本项目利用图像处理技术，首先对输入的道路图像进行分割，提取出车道区域。然后对分割后的图像进行边缘检测，识别出车道线。接着通过透视变换将车道线转换为直线，并使用滑动窗口技术拟合车道线的曲线。最后，将处理后的车道线叠加到原始图像上，显示在GUI界面中。
使用说明
- 环境准备:
- 确保已安装Python 3.6.5及以上版本。
- 安装OpenCV 3.14.8版本。
- 安装PyCharm专业版或其他Python IDE。
- 安装项目所需的其他依赖库（
os,numpy,pyqt5）。
- 运行项目:
- 在PyCharm中打开项目文件夹。
- 运行主程序文件，启动GUI界面。
- 通过界面加载本地图像文件，查看车道检测结果。
注意事项
- 本项目适用于Windows 10系统，其他操作系统可能需要进行相应的环境配置调整。
- 项目中的图像处理算法可能需要根据实际情况进行调整，以适应不同的道路环境和光照条件。
贡献与反馈
欢迎大家提出改进建议或贡献代码，共同完善这个项目。如果有任何问题或疑问，请在项目中提交Issue，我们会尽快回复。