下面是“基于python的opencv图像处理实现对斑马线的检测”的完整攻略：
简介
斑马线检测是计算机视觉中的常见任务之一，通过图像处理技术，可以实现对斑马线的定位和检测。本文将基于Python和OpenCV开发一个简单的斑马线检测程序。
实现步骤
步骤一：导入所需库及图片
首先，我们需要导入所需的库和图片。
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("zebra_crossing.jpg")
在本例中，我们使用了一张名为“zebra_crossing.jpg”的图片，你也可以根据自己的需要更换图片。
步骤二：灰度化并边缘检测
接下来，我们将图片转换为灰度图像，并使用Canny边缘检测算法提取其中的边缘信息。
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
Canny边缘检测算法的原理是，通过对灰度图像进行滤波和求导计算，得到一系列候选边缘点，然后根据一定的阈值和非极大值抑制策略，筛选出真正的边缘点。
步骤三：斑马线检测与标注
现在，我们将使用霍夫直线变换算法检测图片中的斑马线，并在原图中将其标注出来。
# 霍夫直线变换
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, cv2.CV_PI/180, 100, minLineLength=50, maxLineGap=10)
# 标注斑马线
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
霍夫直线变换算法是一种将点集转换为直线集的经典算法，它在本例中的作用是从Canny边缘检测的结果中检测斑马线，并返回斑马线的位置参数。
最后，我们将标注出的斑马线显示出来。
示例一：对不同斑马线宽度的适应性
不同城市的斑马线宽度会有所不同，因此我们需要保证斑马线检测算法的适应性。
下面，我们将使用一张比较宽的斑马线图片“wide_zebra_crossing.jpg”进行测试。
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("wide_zebra_crossing.jpg")
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 霍夫直线变换
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, cv2.CV_PI/180, 100, minLineLength=50, maxLineGap=10)
# 标注斑马线
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
运行结果显示，算法能够成功地检测出宽斑马线的位置。
示例二：对在图片中的旋转与位置的检测
现实生活中的斑马线很可能不是水平的，因此我们需要保证斑马线检测算法的旋转不变性。
下面，我们将使用一张旋转的斑马线图片“rotated_zebra_crossing.jpg”进行测试。
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread("rotated_zebra_crossing.jpg")
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 霍夫直线变换
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=50, maxLineGap=10)
# 标注斑马线
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
运行结果显示，算法能够成功地检测出斜斑马线的位置。
结语
本文介绍了基于Python和OpenCV实现斑马线检测算法的完整过程，包括图片导入、灰度化、边缘检测、霍夫直线变换和斑马线标注等部分。同时，我们也对算法的适应性和旋转不变性进行了测试，结果表明，算法能够很好地应对不同的场景。