matlab车道识别代码
时间: 2023-10-09 09:11:55 浏览: 179
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:
```matlab
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:
```matlab
% 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。
matlab车道上识别实线加虚线代码
以下是MATLAB中车道线识别的一个简单示例代码,可以检测实线和虚线:
```matlab
% 读入图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);
% 对灰度图像进行滤波
filteredImg = medfilt2(grayImg,[5 5]);
% 边缘检测
edgeImg = edge(filteredImg,'canny');
% 进行霍夫变换
[H,theta,rho] = hough(edgeImg);
% 寻找直线
peaks = houghpeaks(H,20,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
lines = houghlines(edgeImg,theta,rho,peaks,'FillGap',20,'MinLength',30);
% 绘制直线
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');
% 判断直线是否为虚线
if (abs(lines(k).point1(2)-lines(k).point2(2)) > 25)
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','red');
end
end
```
这段代码首先读入图像,将其转换为灰度图像,并进行滤波和边缘检测。然后进行霍夫变换,寻找直线,并判断直线是否为虚线。最后,将直线绘制到原始图像上。
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