Python OpenCV 赛道图像识别: 距离、倾斜度和亮度分析

以下是一个使用 Python 和 OpenCV 库进行赛道图像识别的示例代码，它可以识别距离、倾斜度和亮度数据，并在三个单独的屏幕上显示结果。

import cv2
import numpy as np

def get_distance(gray_image):
    '根据灰度图像获取距离数据'
    '假设每个像素代表2cm'
    '返回距离数据数组'
    pixel_per_cm = 2
    distances = np.sum(gray_image == 0, axis=1) / pixel_per_cm
    return distances

def get_slope(gray_image):
    '根据灰度图像获取倾斜度数据'
    '返回倾斜度数据'
    slope = np.mean(gray_image == 0)
    return slope

def get_brightness(gray_image):
    '根据灰度图像获取明暗亮度数据'
    '返回亮度数据'
    brightness = np.mean(gray_image)
    return brightness

# 加载赛道图片
image = cv2.imread('track_image.jpg')

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

# 获取距离数据
distances = get_distance(gray_image)

# 获取倾斜度数据
slope = get_slope(gray_image)

# 获取明暗亮度数据
brightness = get_brightness(gray_image)

# 创建三个屏幕用于显示数据
distance_screen = np.zeros((100, len(distances), 3), dtype=np.uint8)
slope_screen = np.zeros((100, 100, 3), dtype=np.uint8)
brightness_screen = np.zeros((100, 100, 3), dtype=np.uint8)

# 在距离屏幕上显示距离数据
for i, distance in enumerate(distances):
    cv2.line(distance_screen, (i, 0), (i, int(distance)), (0, 0, 255), thickness=2)

# 在倾斜度屏幕上显示倾斜度数据
cv2.rectangle(slope_screen, (0, 0), (int(slope * 100), 100), (0, 255, 0), thickness=-1)

# 在明暗亮度屏幕上显示亮度数据
cv2.rectangle(brightness_screen, (0, 0), (int(brightness * 100), 100), (255, 255, 255), thickness=-1)

# 显示三个屏幕
cv2.imshow('Distance Screen', distance_screen)
cv2.imshow('Slope Screen', slope_screen)
cv2.imshow('Brightness Screen', brightness_screen)

# 等待按下任意键退出程序
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，这是一个简单的示例代码，用于说明基本的图像处理和显示方法。您可能需要根据实际情况进行更多处理和调整以满足您的需求。