Python 道路车道检测程序未能正确检测车道

我正在尝试开发一个程序，可以检测道路上的车道。我已经试验了Hough线变换和概率Hough线变换。然而，这些都没有得到我想要的结果

原始图像：

霍夫线变换

概率Hough线变换

似乎对于Hough线变换，我至少可以检测到整个车道，但不幸的是，这条线无限延伸（直到它们离开图片），一直延伸到两条线相交的点，这不是一个好的图形车道检测标记

我还尝试了概率Hough线变换，用于车道检测的绿线与另一条绿线不同，但它无法标记和检测整个车道

我试图在这里复制结果（用Python编写）

我能做些什么来解决这个问题

代码：

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很酷的话题！首先，为什么要添加高斯模糊？你的源文章根本没有提到这一点。如果我去掉它，我会立刻得到额外的疯狂线条，我可以用canny_low和canny_high来调低这些线条。我能找到的最好的是低=100和高=180

其次，您在将文章翻译成Python方面做得相当好。然而，我认为你遗漏了一个重要的细节。作者写道：

// Canny algorithm
Mat contours;
Canny(image,contours,50,350);
Mat contoursInv;
threshold(contours,contoursInv,128,255,THRESH_BINARY_INV);

实现Canny函数（cv2.Canny（）），但不调用threshold函数。根据，这个函数“对每个数组元素应用一个固定级别的阈值”

#thresh = canny(imgray) # original
edges = canny(imgray) # docs refer to return value as "edges"

retval, dst = cv2.threshold(edges, 128, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

返回了两个值-retval目前对我们来说并不特别重要。dst是阈值化后图像数据的目标2D数组。然后，您将更新对cv2.HoughLines和cv2.HoughLinesP的调用，将“thresh”替换为“dst”。当我这样做时，我得到了很多更有趣的行为，尽管我无法找到正确的调整值以使这些行正常工作

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希望这能给你一些建议。试试我的技巧，再多读一两遍这篇文章，仔细检查你是否拥有与作者相同的程序流程。这似乎是一个有趣的项目，玩得开心

谢谢你的提示，但我得到了这样奇怪的结果：我可能是不正确地复制了你的代码，你介意编辑你的评论以包含你使用的完整代码吗？谢谢啊，我道歉。我写的东西可能不清楚。我发布的这张图片只是我描述的“第一步”的结果当我执行“第二步”时，我还得到了大部分填充的完整图像，与您的图像类似。我不知道这是为什么。然而，我猜它是在正确的轨道上的，因为它密切关注这篇文章。我猜调整这些值（128255，canny_低，canny_高）是个问题。此外，可能还有一些我们尚未从原始文章中添加的附加代码。\ \我希望这有帮助！

#thresh = canny(imgray) # original
edges = canny(imgray) # docs refer to return value as "edges"

retval, dst = cv2.threshold(edges, 128, 255,cv2.THRESH_BINARY_INV)