OpenCV图像处理管道在自动驾驶汽车中，用于实现车道和车辆检测的车道检测系统

车道和车辆检测系统 OpenCV图像处理管道，用于自动驾驶汽车的车道和车辆检测 图像处理管道 添加自动调整（自动亮度和对比度）以消除颜色不规则 转换为灰度并隔离黄色和白色 运行Canny边缘检测器 创建感兴趣的区域以减少周围的噪音 运行概率霍夫线变换 平均左车道线和右车道线成1条凝聚力车道 自动调整 为了使图像清晰，我们可以使用对比度优化和直方图裁剪自动调整亮度。 然后，该算法将根据削波百分比自动生成α和β（可以通过增加百分比来增加目标亮度）。 蓝色（调整前）橙色（调整后） 与以前的混合方式相比，车道线现在更为普遍。 这将使以后的边缘检测更容易识别线条。 隔离黄色和白色 从RGB转换为HSV使得黄色和白色阴影更易于检测。 通过这样做，我们可以简单地将黄色和白色道路标记与图像的其余部分隔离开（任何覆盖浅色和深色阴影的颜色范围都应该起作用）。 现在，我们将原始帧转换为灰度，并将其与新的