matlab车道识别代码

以下是一份简单的 MATLAB 车道识别代码，基于 Hough 变换和 Canny 边缘检测实现：

clear, clc

% 读取图像
img = imread('lane_detection.jpg');
gray = rgb2gray(img);

% 边缘检测
edge_img = edge(gray, 'canny', [0.1 0.3]);

% Hough 变换
[H, theta, rho] = hough(edge_img);
peaks = houghpeaks(H, 100, 'Threshold', 0.3*max(H(:)));
lines = houghlines(edge_img, theta, rho, peaks, 'FillGap', 50, 'MinLength', 100);

% 绘制车道线
figure, imshow(img), hold on
for k = 1:length(lines)
    xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
    plot(xy(:,1), xy(:,2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
end

需要注意的是，此代码仅适用于简单的车道线识别，对于复杂的道路情况可能需要更加复杂的算法和模型。

相关问题

matlab 车道线图片识别代码

MATLAB可以实现车道线检测，可以对每帧图像进行检测，提取车道线，计算汽车距离车道线的距离和夹角，从而实时提醒距离，起到安全提醒的作用。以下是MATLAB车道线检测的代码实现：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 使用Canny边缘检测器检测边缘
edges = edge(gray, 'canny');

% 对边缘进行霍夫变换，提取直线
[H,theta,rho] = hough(edges);
P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
lines = houghlines(edges,theta,rho,P,'FillGap',5,'MinLength',7);

% 绘制直线
figure, imshow(img), hold on
max_len = 0;
for k = 1:length(lines)
   xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
   plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',,'Color','green');

   % 绘制直线端点
   plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');
   plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');

   % 计算直线长度
   len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);
   if ( len > max_len)
      max_len = len;
      xy_long = xy;
   end
end

% 显示结果
plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');

以上代码实现了对图像进行Canny边缘检测，然后使用霍夫变换提取直线，并绘制直线和直线端点。你可以根据自己的需求进行修改和优化。

车道线识别matlab代码

以下是一个简单的基于图像处理的车道线识别MATLAB代码示例：

% 读取图像
img = imread('road.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 使用Sobel算子进行边缘检测
sobel = edge(gray, 'sobel');

% 对边缘图像进行二值化处理
threshold = graythresh(gray);
bw = im2bw(sobel, threshold);

% 对二值化图像进行膨胀操作，以填充断裂的边缘
se = strel('line', 10, 0);
bw = imdilate(bw, se);

% 对图像进行Hough变换，并返回检测到的所有直线
[H, T, R] = hough(bw);
P = houghpeaks(H, 10);
lines = houghlines(bw, T, R, P);

% 在原始图像上绘制检测到的直线
figure, imshow(img), hold on
for k = 1:length(lines)
   xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
   plot(xy(:,1), xy(:,2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
end

这段代码使用Sobel算子进行边缘检测，接着对边缘图像进行二值化处理和膨胀操作，以填充断裂的边缘。然后对图像进行Hough变换，并返回检测到的所有直线。最后在原始图像上绘制检测到的直线。请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。