基于matlab双目视觉的路面提取和障碍物检测

基于Matlab双目视觉的路面提取和障碍物检测主要包括以下步骤：

1. 双目相机校准：使用Matlab的相机标定工具箱对双目相机进行标定，获取双目相机的内参数和外参数。

2. 视差计算：使用Matlab的双目视觉工具箱计算左右相机之间的视差图像。

3. 路面提取：通过对视差图像进行阈值分割和形态学操作，可以提取出路面区域。

4. 障碍物检测：对非路面区域进行目标检测，可以检测出图像中的障碍物。

下面是基于Matlab双目视觉的路面提取和障碍物检测的代码示例：

% 读取双目相机的内参数和外参数
load('stereoParams.mat');

% 读取左右相机拍摄的图像
leftImage = imread('leftImage.png');
rightImage = imread('rightImage.png');

% 计算左右相机之间的视差图像
disparityMap = disparity(rgb2gray(leftImage), rgb2gray(rightImage), 'BlockSize', 15, 'DisparityRange', [-64, 64]);

% 对视差图像进行阈值分割和形态学操作，提取路面区域
disparityThreshold = 10;
roadMask = disparityMap <= disparityThreshold;
roadMask = imopen(roadMask, strel('rectangle', [5 5]));

% 对非路面区域进行目标检测，检测出障碍物
objectDetector = vision.CascadeObjectDetector('carDetector.xml');
objectBBox = step(objectDetector, leftImage);
objectMask = zeros(size(leftImage, 1), size(leftImage, 2));
for i = 1:size(objectBBox, 1)
    objectMask(objectBBox(i, 2):objectBBox(i, 2) + objectBBox(i, 4), objectBBox(i, 1):objectBBox(i, 1) + objectBBox(i, 3)) = 1;
end
obstacleMask = objectMask & ~roadMask;

% 在原始图像中标注路面和障碍物
separateImage = leftImage;
separateImage(repmat(~roadMask, 1, 1, 3)) = 0;
separateImage(repmat(obstacleMask, 1, 1, 3)) = 255;

% 显示标注后的图像
imshow(separateImage);

需要注意的是，上述代码示例仅供参考，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。