Python版自动驾驶应用实践

自动驾驶是一个复杂的领域，涉及到许多不同的技术和算法。以下是一个简单的Python版自动驾驶应用实践的示例：

```python

import cv2

import numpy as np

import time

# 初始化摄像头

cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置摄像头分辨率

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

# 设置车道线颜色阈值

lower_yellow = np.array([20, 100, 100], dtype=np.uint8)

upper_yellow = np.array([30, 255, 255], dtype=np.uint8)

# 设置ROI（感兴趣区域）的顶点坐标

roi_vertices = np.array([[(0, 480), (640, 480), (400, 290), (240, 290)]], dtype=np.int32)

# 主循环

while True:

# 读取摄像头图像

ret, frame = cap.read()

# 转换颜色空间为HSV

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 阈值化，获取黄色区域

mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)

# 对图像应用ROI

roi_mask = cv2.fillPoly(mask, roi_vertices, 255)

# 执行边缘检测

edges = cv2.Canny(roi_mask, 75, 150)

# 使用霍夫变换检测直线

lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=100)

# 绘制检测到的直线

if lines is not None:

for line in lines:

x1, y1, x2, y2 = line[0]

cv2.line(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 3)

# 显示图像

cv2.imshow("Autonomous Driving", frame)

# 按下ESC键退出程序

if cv2.waitKey(1) == 27:

break

# 释放摄像头资源

cap.release()

# 关闭窗口

cv2.destroyAllWindows()

```

请注意，这只是一个简单的示例，真正的自动驾驶系统需要更复杂的算法和技术来实现。此示例只演示了如何使用OpenCV库进行车道线检测和显示摄像头图像。在实际的应用中，您可能需要结合其他传感器数据，使用机器学习算法来做决策和控制汽车。