Python OpenCV: 识别灰度图像赛道距离并绘制

以下是使用 Python OpenCV 库识别灰度图像中的黑色赛道部分，并基于霍夫变换计算赛道距离，并用红色线条在图像上绘制的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('race_track.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Canny边缘检测找到图像边缘
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 使用霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)

# 绘制识别到的直线
if lines is not None:
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('Race Track', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用 Canny 边缘检测和霍夫变换来检测图像中的直线，并使用红色线条在图像上绘制这些直线。请确保在运行代码之前将'race_track.jpg'替换为您自己的图像文件路径。