MATLAB车道线代码

MATLAB是一种强大的数值计算和编程环境，广泛应用于工程和科学领域。车道线检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）中的关键技术之一。以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于检测车道线：

% 读取图像
I = imread('road.png');
figure, imshow(I), title('Original Image');

% 转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(I);
figure, imshow(grayImage), title('Grayscale Image');

% 高斯滤波
gaussianFilter = fspecial('gaussian', [5 5], 2);
filteredImage = imfilter(grayImage, gaussianFilter, 'same');
figure, imshow(filteredImage), title('Gaussian Filtered Image');

% 边缘检测
edges = edge(filteredImage, 'Canny');
figure, imshow(edges), title('Edge Detected Image');

% 感兴趣区域（ROI）设置
mask = poly2mask([100 400 400 100], [200 200 400 400], size(edges, 1), size(edges, 2));
roi = edges .* uint8(mask);
figure, imshow(roi), title('Region of Interest');

% 霍夫变换
[H, theta, rho] = hough(roi);
peaks = houghpeaks(H, 4);
lines = houghlines(roi, theta, rho, peaks);

% 绘制检测到的车道线
figure, imshow(I), hold on, title('Detected Lane Lines');
for k = 1:length(lines)
   xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
   plot(xy(:,1), xy(:,2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
end
hold off;

这段代码的主要步骤包括：
1. 读取图像并显示原始图像。
2. 将图像转换为灰度图像。
3. 应用高斯滤波以减少噪声。
4. 使用Canny算法进行边缘检测。
5. 设置感兴趣区域（ROI），只关注车道线所在的区域。
6. 使用霍夫变换检测直线。
7. 在原始图像上绘制检测到的车道线。