在自动驾驶中，让汽车保持在车道线内是非常重要的，所以这次我们来说说车道线的检测。我们主要用到的是openCV, numpy, matplotlib几个库。主要包括下面这么几个步骤：

输入：一张摄像机拍摄到的道路图片，图片中需要包含车道线。如下图所示。 输出：图像坐标系下的左右车道线的直线方程和有效距离。将左右车道线的方程绘制到原始图像上，应如下图所示。

认识图像前，我们需要先回顾一下在初中所学的物理知识——光的三原色，光的三原色分别是红色（Red）、绿色（Green）和蓝色（Blue）。通过不同比例的三原色组合形成不同的可见光色。如下图所示。 图像中的每个像素点都是由RGB（红绿蓝）三个颜色通道组成。为了方便描述RGB颜色模型，在计算机中约束了每个通道由暗到亮的范围是0~255。

当某个像素点的R通道数值为255，G和B通道数值为0时，实际表现出的颜色就是最亮的红色；当某个像素点的RGB三通道都为255时，所表示的是最亮的白色；当某个像素点的RGB三通道都为0时，就会显示最暗的黑色。在RGB颜色模型中，不会有比[255,255,255]的组合更亮的颜色了。

根据以上理论基础，一幅彩色图像，其实就是由三幅单通道的图像叠加，如下图所示。

以基于python的OpenCV为例，读取名为test_img.jpg的图片到计算机内存中的代码如下：

读取图像后，我们可以将图像看做一个二维数组，每个数组元素中存了三个值，分别是RGB三个通道所对应的数值。

OpenCV定义了，图像的原点（0，0）在图片的左上角，横轴为X，朝右，纵轴为Y，朝下，如下图所示。

需要注意的是，由于OpenCV的早期开发者习惯于使用BGR顺序的颜色模型，因此使用OpenCV的imread()读到的像素，每个像素的排列是按BGR，而不是常见的RGB，代码编写时需要注意。

考虑到处理三个通道的数据比较复杂，我们先将图像进行灰度化处理，灰度化的过程就是将每个像素点的RGB值统一成同一个值。灰度化后的图像将由三通道变为单通道，单通道的数据处理起来就会简单许多。

通常这个值是根据RGB三通道的数值进行加权计算得到。人眼对RGB颜色的敏感度不同，对绿色最敏感，权值较高，对蓝色最不敏感，权值较低。坐标为(x,y)的像素点进行灰度化操作的具体计算公式如下：

图像灰度处理计算公式

调用OpenCV中提供的cvtColor()函数，能够方便地对图像进行灰度处理

由于使用cv2.imread()读到的img的数据排列为BGR，因此这里的参数为BGR2GRAY。

灰度处理后的图像如下图所示：

为了突出车道线，我们对灰度化后的图像做边缘处理。“边缘”就是图像中明暗交替较为明显的区域。车道线通常为白色或黄色，地面通常为灰色或黑色，因此车道线的边缘处会有很明显的明暗交替。

常用的边缘提取算法有Canny算法和Sobel算法，它们只是计算方式不同，但实现的功能类似。可以根据实际要处理的图像，选择算法。哪种算法达到的效果更好，就选哪种。

以Canny算法为例，选取特定的阈值后，对灰度图像进行处理，即可得到的边缘提取的效果图。

边缘提取完成后，需要检测的车道线被凸显出来了。为了实现自车所在车道的车道线检测，我们需要将感兴趣的区域（Region of Interest）提取出来。提取感兴趣区域最简单的方式就是“截取”。

首先选定一个感兴趣区域，比如下图所示的蓝色三角形区域。对每个像素点的坐标值进行遍历，如果发现当前点的坐标不在三角区域内，则将该点涂“黑”，即将该点的像素值置为0。

为了实现截取功能，可以封装一下OpenCV的部分函数，定义一个region_of_interest函数：

封装完函数后，我们将感兴趣的区域输入，实现边缘提取后的图像的截取。

截取后的图像入下图所示：

经过灰度处理、边缘检测、感兴趣区域截取后，我们终于将左右车道线从复杂的图像中提取出来了。接下来，我们使用霍夫变换来提取图像中的直线（段）。

霍夫变换是一种特征检测方法，其原理和推导过程可以参看经典霍夫变换（Hough Transform）。

在图像中使用霍夫变换不仅能够识别图像中的直线，还能识别出图像中的圆、椭圆等特征。OpenCV为我们提供了霍夫变换检测直线的函数，可以通过设置不同的参数，检测不同长度的线段。由于车道线存在虚线的可能，因此线段的检测长度不能设置地太长，否则短线段会被忽略掉。

OpenCV的霍夫变换直线检测函数使用方法如下：

Hough Transform 检测线段，线段两个端点的坐标存在lines中

封装一个绘图函数，实现把线段绘制在图像上的功能，以实现线段的可视化

将得到线段绘制在原始图像上

结果如下图： 可以看出，虽然右车道线的线段不连续，但已经很接近我们想要的输出结果了。

霍夫变换得到的一系列线段结果跟我们的输出结果还是有些差异。为了解决这些差异，需要对我们检测到的数据做一定的后处理操作。

实现以下两步后处理，才能真正得到我们的输出结果。

（1）计算左右车道线的直线方程：根据每个线段在图像坐标系下的斜率，判断线段为左车道线还是右车道线，并存于不同的变量中。随后对所有左车道线上的点、所有右车道线上的点做一次最小二乘直线拟合，得到的即为最终的左、右车道线的直线方程。 （2）计算左右车道线的上下边界：考虑到现实世界中左右车道线一般都是平行的，所以可以认为左右车道线上最上和最下的点对应的y值，就是左右车道线的边界。

基于以上两步数据后处理的思路，我们重新定义draw_lines()函数，将数据后处理过程写入该函数中。