车道识别中的找到车道线并计算弯曲程度

车道识别中的找到车道线并计算弯曲程度，主要需要通过图像处理和计算机视觉算法实现。具体步骤如下：

1. 图像预处理：对视频或图片进行预处理，包括灰度化、去噪、边缘检测等操作，以便于后续车道线检测的进行。

2. 车道线检测：通过霍夫变换或其他图像处理算法，找到图像中的直线段，并筛选出其中符合车道线特征的直线段。

3. 车道线跟踪：对于连续的视频帧或者连续的图像，采用卡尔曼滤波等方法，对车道线进行跟踪，以便于后续的车道线拟合。

4. 车道线拟合：对于检测到的车道线，采用多项式拟合等方法，得到车道线的方程，以便于后续的车道线曲率计算。

5. 车道线曲率计算：通过车道线方程，计算车道线的曲率，进而得到车道线的弯曲程度。

6. 车道线显示：将检测到的车道线和曲率信息在图像或视频中显示出来，以便于驾驶员在驾驶过程中进行参考。

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matlab弯曲的车道线检测

### 使用 MATLAB 实现弯曲车道线检测

为了实现基于 ADAS 的弯曲车道线检测，在处理过程中通常会采用多种技术手段来确保准确性。具体来说，对于弯曲车道线的检测，可以通过最小二乘法利用抛物线模型进行曲线拟合，并根据抛物线二次项系数判别弯道转向[^2]。

#### 图像预处理
在正式进入车道线检测之前，需要先对输入图像做必要的预处理工作。这一步骤旨在减少环境因素（如光线强度变化、阴影干扰）带来的影响，从而提升后续特征提取的效果：

- **颜色空间转换**：选择适当的颜色通道可以有效降低非目标区域对比度，增强车道线条纹可见度；
- **灰度化与平滑滤波**：将彩色图片转化为单通道灰度图，并施加高斯模糊以抑制噪声；

% 将RGB图像转换为HSV色彩空间并选取V分量
I_hsv = rgb2hsv(I_rgb);
grayImage = I_hsv(:,:,3);

% 应用高斯滤镜消除噪音
blurredGrayImg = imgaussfilt(grayImage, 1.5); % 参数可根据实际情况调整

#### 边缘检测与ROI限定
完成初步优化后的下一步是对图像执行Canny算子或其他形式的边缘探测操作，以此获取可能属于车道边界的像素位置集合。与此同时定义感兴趣区域(Region of Interest)，即只关注靠近汽车行驶方向的部分路段，忽略其他无关紧要的信息。

edges = edge(blurredGrayImg,'canny',[0.1 0.2]);

% 定义多边形形状作为ROI掩膜
maskPolygonVertices = [
    [width/2 - marginX , height],
    [width/2 + marginX , height],
    ...
];

roiMask = poly2mask(maskPolygonVertices(:,1), maskPolygonVertices(:,2), size(edges));
maskedEdges = edges .* uint8(roiMask);

#### 抛物线拟合及曲率计算
当获得经过筛选的有效边界点之后，就可以尝试建立数学表达式描述这些数据点了。考虑到实际路况中大多数转弯处都近似呈弧状分布的特点，这里选用二次多项式方程表示理想化的轨迹形态\[y=ax^{2}+bx+c\]。借助MATLAB内置函数`polyfit()`可方便求解未知参数a,b,c的具体数值，进而得到完整的路径轮廓描绘。

[x,y]=find(maskedEdges>0);
coefficients=polyfit(x(:)-mean(x), y(:), 2);
fittedCurve=@(x) coefficients(1)*(x-mean(x)).^2 +...
             coefficients(2)*(x-mean(x)) + coefficients(3)+min(y);

% 绘制拟合结果
plot(x,fittedCurve(x),'r','LineWidth',2);
hold on;
imshow(imresize(I_rgb,[height*2,width*2]));
axis off;
title('Detected Lane Markings with Curve Fitting');

上述过程展示了如何运用MATLAB工具箱内的功能模块构建一套较为完善的弯曲车道线识别方案。值得注意的是，由于现实世界里存在诸多不可控变量，因此建议开发者们不断迭代改进现有框架结构，力求达到更高的鲁棒性和适应性水平。