OpenCV 实时识别赛道边缘线并计算黑色赛道中点

要实时识别赛道的两边线并找出标记灰度处理下黑色赛道的中点，可以使用OpenCV库进行图像处理和计算。

首先，读取实时视频流或者打开一个视频文件：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 读取实时视频流
# 或者
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')  # 打开视频文件

然后，使用循环逐帧处理视频：

while True:
    ret, frame = cap.read()  # 读取视频帧
    if not ret:
        break
    
    # 对帧进行灰度处理
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 对灰度图像进行二值化处理，将赛道标记为白色，背景标记为黑色
    _, binary = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 进行边缘检测
    edges = cv2.Canny(binary, 50, 150)
    
    # 进行霍夫直线检测，找出赛道的两边线
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=50)
    
    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), 2)
    
    # 找出黑色赛道中点
    contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    if contours:
        # 找出最大的轮廓
        max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
        M = cv2.moments(max_contour)
        if M['m00'] != 0:
            cx = int(M['m10'] / M['m00'])
            cy = int(M['m01'] / M['m00'])
            cv2.circle(frame, (cx, cy), 5, (0, 0, 255), -1)
    
    cv2.imshow('frame', frame)
    
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在以上代码中，我们首先将每一帧的图像转换为灰度图像，然后通过二值化将赛道标记为白色，背景标记为黑色。接着进行边缘检测，以便后续的霍夫直线检测。找到赛道的两边线后，使用cv2.findContours函数找出黑色赛道的轮廓，并从中计算出中点坐标。最后，在原始图像上显示出找到的线和中点。

请注意，以上代码仅提供了一个大致的实现思路，具体参数的设置可能需要根据实际情况进行调整。此外，为了获得更好的效果，你可能需要进行一些预处理操作，如图像增强、噪声去除等。