Python OpenCV: 识别灰度图像中黑色赛道距离

以下是用 Python OpenCV 库识别灰度图像中黑色赛道部分远近距离的示例代码:

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('track_image.jpg')

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

# 对灰度图像进行阈值处理，将黑色部分变为白色，其余部分变为黑色
_, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 寻找黑色部分的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 计算黑色部分的远近距离
distances = []
for contour in contours:
    # 计算轮廓的面积
    area = cv2.contourArea(contour)
    # 计算轮廓的近似直径
    diameter = np.sqrt(4 * area / np.pi)
    distances.append(diameter)

# 打印黑色部分的远近距离
print(distances)

请注意，这只是一个简单的示例代码，假设黑色部分是连续的。如果黑色部分不连续，可能需要进一步处理来识别远近距离。此外，您需要将代码中的'track_image.jpg'替换为您要处理的实际图像路径。