基于霍夫变换的车道线监测技术matlab代码

以下是基于霍夫变换的车道线监测技术的MATLAB代码：

clear all;
close all;
clc;

% 读取图像
I = imread('lane.jpg');
figure(1), imshow(I), title('原始图像');

% 灰度化
I_gray = rgb2gray(I);
figure(2), imshow(I_gray), title('灰度图像');

% 边缘检测
I_edge = edge(I_gray,'canny',[0.1 0.3]);
figure(3), imshow(I_edge), title('边缘检测图像');

% 霍夫变换
[H,T,R] = hough(I_edge,'RhoResolution',1,'Theta',-90:0.5:89);
P = houghpeaks(H,5);
lines = houghlines(I_edge,T,R,P,'FillGap',30,'MinLength',50);
figure(4), imshow(I), title('霍夫变换检测车道线');
hold on;
for k = 1:length(lines)
    xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
    plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
end
hold off;

运行以上代码，可以检测出图像中的车道线。需注意，不同的图像可能需要调整参数才能得到最佳效果。

相关问题

改进的累计概率霍夫变换车道线监测代码matlab

首先，累计概率霍夫变换（Hough transform）是一种常用的图像处理技术，可以用于检测图像中的直线、圆等形状。在车道线检测中，累计概率霍夫变换可以用来检测图像中的直线，从而实现车道线检测。

在Matlab中，可以使用以下代码实现基于累计概率霍夫变换的车道线检测：

% 读入图像
img = imread('test.jpg');

% 灰度化
gray = rgb2gray(img);

% 边缘检测
edgeImg = edge(gray, 'canny', [0.1, 0.2]);

% 累计概率霍夫变换
[H, theta, rho] = hough(edgeImg, 'RhoResolution', 1, 'Theta', -90:0.5:89.5);

% 寻找峰值
P = houghpeaks(H, 10);

% 提取直线
lines = houghlines(edgeImg, theta, rho, P, 'MinLength', 20);

% 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');
end

在上面的代码中，首先读入图像并将其灰度化，然后进行边缘检测，得到二值化的边缘图像。接着，使用累计概率霍夫变换检测图像中的直线，并寻找峰值。最后，提取直线并在原图像上绘制出来。

需要注意的是，以上代码只是一个基本的车道线检测示例，可能需要根据具体情况进行调整和改进。例如，可以通过调整边缘检测参数、累计概率霍夫变换参数等来改进车道线检测效果。

霍夫变换车道线监测峰值matlab直接使用的代码

以下是使用MATLAB进行霍夫变换车道线监测峰值的示例代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'Canny');

% 霍夫变换
[H,theta,rho] = hough(edge_img);

% 寻找峰值
P = houghpeaks(H, 10, 'threshold', ceil(0.3*max(H(:))));

% 显示图像和霍夫变换结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原图像');
subplot(1,2,2);
imshow(imadjust(mat2gray(H)), 'XData', theta, 'YData', rho, 'InitialMagnification', 'fit');
title('霍夫变换结果');
xlabel('\theta'), ylabel('\rho');
axis on, axis normal, hold on;
plot(theta(P(:,2)),rho(P(:,1)),'s','color','white');

代码解释：

1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行边缘检测。
3. 对边缘图像进行霍夫变换，得到霍夫变换矩阵`H`、角度`theta`和极径`rho`。
4. 寻找霍夫变换矩阵中的峰值，得到车道线的位置。
5. 显示原图像和霍夫变换结果。其中，`houghpeaks`函数用于寻找峰值，`imadjust`函数用于调整显示范围，`plot`函数用于在霍夫变换结果上标记峰值。

注意，此代码仅实现了车道线监测的初步步骤，还需要进行后续的车道线提取等处理。