主要介绍了opencv车道线检测的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

车道线检测，需要完成以下功能： 图像裁剪：通过设定图像ROI区域，拷贝图像获得裁剪图像 反透视变换：用的是室外采集到的视频，没有对应的变换矩阵。所以建立二维坐标，通过四点映射的方法计算矩阵，进行反透视变化。后因ROI区域的设置易造成变换矩阵获取困难和插值得到的透视图效果不理想，故没应用 二值化：先变化为灰度图，然后设定阈值直接变成二值化图像。 形态学滤波：对二值化图像进行腐蚀，去除噪点，然后对图像进行膨胀，弥补对车道线的腐蚀。 边缘检测：canny变化、sobel变化和lap

在以图象处理为基础的车道线检测中，主要以采用Hough变换直线拟合等方法进行，但该方法存在计算量大，运算速度慢等问题。本文针对该问题，提出一种在结构化道路中识别效率高的非监督自适应直线分类器。同时运用OpenCV提供库进行开发，在 Android平台上实现了车道线检测与实时跟踪系统。经过实验表明在Android平台上，本文提出的车道线检测系统相对于传统方法每秒处理图像帧数fps数倍增加，有效的提升了辅助安全系统的功能。