MATLAB基于传统视觉的车道线检测具体代码

MATLAB中基于传统视觉的车道线检测通常涉及以下几个步骤：

1. **图像预处理**：
- 读取图像并转换为灰度图像，减少计算复杂度。
- 应用直方图均衡化增强对比度，使得车道线更易于识别。

2. **边缘检测**：
- 使用Sobel算子或Canny边缘检测算法，找出图像中的边缘信息。

3. **区域生长或霍夫变换**：
- 对边缘进行细化，通过区域生长算法合并连续的边缘点形成疑似车道线候选。
- 过滤掉不是车道线的小峰值，保留最强的响应。

5. **Hough变换验证**：
- 将候选直线通过Hough空间进行投票，选择支持最高的一条或多条作为车道线。

6. **车道线拟合**：
- 可能会使用多项式拟合（如二次曲线）来平滑地连接这些线段，并调整它们的形状。

7. **绘制结果**：
- 最终在原图像上标注出检测到的车道线。

以下是简单的MATLAB代码示例，注意实际代码可能需要根据具体需求进行优化和调整：

% 加载图片
img = imread('lane_detection_image.jpg');

% 转换为灰度并二值化
gray_img = rgb2gray(img);
binary_img = imbinarize(gray_img);

% 边缘检测
edge_img = edge(binary_img, 'canny');

% Hough变换
[H,theta,rho] = hough(edge_img);
peaks = houghpeaks(H, 100); % 假设有100条线

% 从Hough空间中找到直线
lines = houghlines(binary_img, theta, rho, peaks, 'FillGap', 5, 'MinLength', 10);

% 拟合车道线
for k = 1:length(lines)
    line = lines(k);
    x = line(1,:);
    y = line(2,:);
    % 进行车道线拟合和调整...
end

% 绘制车道线
result = insertObjectAnnotation(img, 'line', lines, 'LineWidth', 2);
imshow(result);