使用累计概率霍夫变换车道线监测matlab代码

以下是基于 MATLAB 的累计概率霍夫变换车道线监测代码示例：

clear all;
close all;
clc;

% 读入图像
img = imread('test.jpg');
imshow(img);

% 灰度化和边缘检测
gray_img = rgb2gray(img);
edge_img = edge(gray_img,'sobel');

% 累计概率霍夫变换
[H,T,R] = hough(edge_img,'RhoResolution',1,'Theta',-90:0.5:89);

% 查找峰值
P = houghpeaks(H,10);

% 提取车道线
lines = houghlines(edge_img,T,R,P,'FillGap',30,'MinLength',50);

% 绘制车道线
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',2,'Color','green');

   % 保持最长的线
   len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2);
   if ( len > max_len)
      max_len = len;
      xy_long = xy;
   end
end

说明：

1. 该代码首先读入一张车道图像，然后对图像进行灰度化和边缘检测。

2. 接下来，代码使用累计概率霍夫变换来获取车道线的 Hough 空间。

3. 然后，代码查找霍夫空间的峰值，以获取车道线。

4. 最后，代码在原始图像上绘制车道线。

注意：

- 该代码可能需要根据实际情况进行调整，以获得最佳结果。

- 在运行代码之前，需要将 `test.jpg` 替换为实际的车道图像。