MATLAB 写道路障碍物检测代码

以下是一个基本的 MATLAB 路障碍物检测代码：

% 读取图像
img = imread('road.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 增强对比度
contrast_img = imadjust(gray_img);

% 边缘检测
edge_img = edge(contrast_img, 'canny');

% 去除小的噪点
clean_img = bwareaopen(edge_img, 100);

% 寻找连通区域
cc = bwconncomp(clean_img);

% 计算连通区域属性
stats = regionprops(cc, 'Centroid', 'Area');

% 标记障碍物
marked_img = insertObjectAnnotation(img, 'rectangle', [stats.Centroid]-10, 'Obstacle');

% 显示结果
imshow(marked_img);

注：代码中的 `road.jpg` 是输入图像文件名，你可以替换为你自己的图像文件名。

相关问题

matlab检测图片中道路障碍物的代码

检测图片中道路障碍物的问题可以使用图像处理和计算机视觉算法来实现。下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于检测图片中的道路障碍物：

% 读取图像
I = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_I = rgb2gray(I);

% 对图像进行预处理，例如平滑和增强
processed_I = imadjust(imgaussfilt(gray_I, 5));

% 使用形态学操作，如膨胀和腐蚀，来处理图像
se = strel('disk', 5);
dilated_I = imdilate(processed_I, se);
eroded_I = imerode(dilated_I, se);

% 使用 Otsu 阈值法，将图像二值化
threshold = graythresh(eroded_I);
BW = imbinarize(eroded_I, threshold);

% 根据二值化图像中的连通区域，检测障碍物
CC = bwconncomp(BW);
numPixels = cellfun(@numel,CC.PixelIdxList);
idx = find(numPixels > 1000);   % 根据连通区域大小筛选出障碍物
BW = ismember(labelmatrix(CC), idx);

% 在图像中绘制检测到的障碍物
figure, imshow(I);
hold on;
boundary = bwboundaries(BW);
for k = 1:length(boundary)
   plot(boundary{k}(:,2), boundary{k}(:,1), 'r', 'LineWidth', 2)
end

上述代码中，`imread` 函数用于读取图像，`rgb2gray` 函数将图像转换为灰度图像。接着，我们对图像进行了预处理，例如平滑和增强，以提高障碍物的检测效果。然后，我们使用形态学操作 `imdilate` 和 `imerode` 处理图像，以去除噪声和填充空洞。接着，我们使用 Otsu 阈值法将图像二值化，并根据图像中的连通区域检测障碍物。最后，我们在图像中绘制检测到的障碍物。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的例子，实际的道路障碍物检测可能需要更复杂的算法和处理过程。同时，道路障碍物检测还需要考虑一些实际应用中的问题，例如道路标记、车辆行驶速度等。如果您需要更具体的帮助，可以提供更详细的问题描述，我会尽力为您解答。

matlab检测图片中道路障碍物的简单代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于检测道路障碍物：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图
grayImg = rgb2gray(img);

% 二值化图像，将灰度值大于阈值的设为白色，否则设为黑色
threshold = 100;
binaryImg = grayImg > threshold;

% 去除小的噪点
cleanImg = bwareaopen(binaryImg, 100);

% 查找连通区域
cc = bwconncomp(cleanImg);

% 计算连通区域的属性
props = regionprops(cc, 'Area', 'BoundingBox');

% 绘制矩形框并标出障碍物数量
figure;
imshow(img);
hold on;
numObstacles = 0;
for i = 1:length(props)
    area = props(i).Area;
    bbox = props(i).BoundingBox;
    % 如果面积小于阈值，则不认为是障碍物
    if area < 500
        continue;
    end
    numObstacles = numObstacles + 1;
    rectangle('Position', bbox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end
title(['Number of obstacles: ', num2str(numObstacles)]);

该代码首先读取图像并将其转换为灰度图，然后根据设定的阈值将其二值化，接着使用 `bwareaopen` 函数去除小的噪点，并使用 `bwconncomp` 函数查找连通区域，最后计算连通区域的属性并绘制矩形框来标出障碍物。需要注意的是，该代码中使用的阈值、面积阈值等参数需要根据具体情况进行调整。