由於網上有很多車道線檢測的案例，而且在udacity的系列課程中也對此進行詳細的介紹，因此在此簡單總結一下幾種方法。
1. 邊緣檢測+霍夫變換
2. 顏色閾值
3. 透視變換
在實際場景中，傳統方法的魯棒性確實不行，除去光照和鄰近車輛的影響外，車道中間的指示箭頭和行人路也是此類演算法很難處理的挑戰。因此，需要結合很多trick。
不過這些方法的實現都很簡單，目前的opencv的python介面和c++介面均有相關的介面。
推薦參考：
車道線檢測演算法
1.高斯模糊演算法 blur gray cv2.gaussianblur gray,kernel size,kernel size 0 數學上講，對影象做高斯模糊等同於將影象與高斯函式卷積。由於高斯分布的傅利葉變換仍然是高斯分布，使用高斯模糊就減少了影象的高頻分量，因此高斯模糊是低通濾波器。引數 g...
車道線檢測之3D車道線檢測
可參考文獻 有相機座標系ccamera和道路座標系croad，作者假定兩個座標系的roll和yaw一致，僅存pitch的差異，那麼，兩座標係之間的轉換關係tc2r將由h cam和camera pitch確定，其中，h cam和camera pitch由模型 輸入為相機採集的影象，輸出分為2部分，第一...
matlab車道線檢測 車道線檢測簡易版
第一次接觸式車道線檢測時嘗試的實現，整理上傳下 1 提取原圖邊緣，可以看出車輛前方的車道線在整個影象下方的梯形區域，提取這個roi 2 在roi區域進行輪廓查詢，按照輪廓周長和面積過濾掉干擾項，最後應該剩下兩條分布在影象中線左右兩側的兩條車道線 3 對左右兩條車道線點集做直線擬合，最後得出兩條車道線...