单目视觉车辆测距 对图像进行预处理、校正和噪声处理等操作 matlab完整代码如何写

完整的单目视觉车辆测距的 Matlab 代码，包括对图像进行预处理、校正和噪声处理等操作，如下：

% 读取图像文件
img = imread('image.jpg');

% 图像预处理
img = imresize(img, 0.5); % 缩小图像尺寸，加快处理速度
img = imgaussfilt(img, 3); % 高斯滤波平滑图像
img = imadjust(img, [0.2, 0.8], []); % 对比度增强

% 提取车道线
edges = edge(rgb2gray(img),'Canny');
[H,theta,rho] = hough(edges);
P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
lines = houghlines(edges,theta,rho,P,'FillGap',20,'MinLength',100);

% 计算车辆与车道线的距离
src = [lines(1).point1; lines(1).point2; lines(2).point1; lines(2).point2];
dst = [0,0; 3.7,0; 3.7,1.3; 0,1.3];
tform = fitgeotrans(src,dst,'projective');
road = imwarp(img,tform);
lane = road(1:round(size(road,1)/2),:,:);
gray_lane = rgb2gray(lane);

% 去除噪声
gray_lane = wiener2(gray_lane, [5, 5]);

% 对比度增强
gray_lane = imadjust(gray_lane, [0.2, 0.8], []);

% 边缘检测
edges_lane = edge(gray_lane,'Canny');

% 计算车辆与车道线的距离
d = mean(nonzeros(edges_lane(:,round(size(edges_lane,2)/2))));

% 显示结果
imshow(img);
hold on;
plot([lines(1).point1(1), lines(1).point2(1)], [lines(1).point1(2), lines(1).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
plot([lines(2).point1(1), lines(2).point2(1)], [lines(2).point1(2), lines(2).point2(2)], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
text(10, 20, ['Distance: ', num2str(d), ' pixels'], 'Color', 'red', 'FontSize', 14);
hold off;

需要注意的是，这里的代码只是演示了一些常用的图像处理方法，实际中需要根据图像的特点和测距精度要求进行参数的调整。