前面学习过很多函数，也理解了这些函数的功能，现在通过一个综合的例子来回顾这些函数的作用，在这里介绍目前比较常见的无人驾驶中车道识别的例子。
首先来看一下这引图片：
从这张图片里可以看到车要行驶在黄线与虚白线之间，才能保持车在车道中间行驶。人眼进行观察很容易就知道在什么位置，而要在计算机里进行识别，就要比较麻烦，因为推理的算法目前还没有成熟，下面只做简单的识别算法，这种情况只能用来大体地进行识别判断，不能完全应用于所有情况的识别。
看到上面这张照片，我们就需要思考一下，需要多少个步骤来完成车道线的识别，为了简单起见一般分为下面几步：
- 读取图片
- 灰度变换
- 高斯滤波
- 边缘检测
- 感兴趣区域检测
- 霍夫变换
- 车道线拟合
- 图片混合