Python是一種功能強大的編程語言，廣泛應用于機器學習、自動化、數據分析等領域。在自動駕駛領域中，Python非常流行，因為它支持大量的計算機視覺算法和庫，如OpenCV等，可以進行車道線檢測等任務。車道線檢測是自動駕駛中非常重要的一項任務，可以通過視頻流檢測車道線，以指導車輛行駛。

接下來，我們將介紹如何使用Python實現車道線檢測。我們需要使用一些Python庫，如numpy、matplotlib和OpenCV等。下面是代碼示例：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取圖片
img = cv2.imread("road.jpg")
# 處理圖片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
# 車道線檢測
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 50, minLineLength=50, maxLineGap=100)
# 顯示圖片和檢測結果
plt.subplot(121),plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)),plt.title('Original Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap = 'gray'),plt.title('Edge Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

首先，我們使用cv2模塊讀取要處理的圖片，并將其轉換為灰度圖像。接下來，我們對圖像進行模糊化處理，以便減少噪音。然后，我們使用Canny邊緣檢測算法檢測圖像的邊緣。

最后，我們使用cv2.HoughLinesP函數檢測車道線。這個函數將返回檢測到的車道線的端點。最后，我們將結果可視化，以便查看車道線檢測的效果。

總之，Python在自動駕駛領域中具有廣泛的應用，尤其是在車道線檢測中。以上代碼可以作為參考，幫助您使用Python實現車道線檢測。隨著技術的不斷發展，Python將成為更多自動駕駛技術的首選開發語言。