MATLAB车道线检测识别系统Hough变换

### MATLAB 实现 Hough 变换车道线检测与识别系统

#### 准备工作
为了实现基于Hough变换的车道线检测，需先准备好MATLAB环境以及必要的工具箱。通常情况下，Image Processing Toolbox对于此类操作非常有用。

#### 图像预处理
在应用Hough变换之前，图像需要经过一系列预处理步骤来增强特征线条的效果。这包括但不限于将彩色图像转换成灰度图，并利用Canny算子或其他方法进行边缘提取[^2]。

% 将RGB图像转为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);

% 使用Canny算法检测边缘
edges = edge(grayImg,'canny');

#### 执行Hough变换
一旦获得了清晰的边缘图像，则可调用`hough`函数计算霍夫空间内的累加器数组；接着通过`houghpeaks`定位最有可能代表直线的位置；最后借助`houghlines`获取具体的端点坐标以便后续绘图显示[^4]。

[H,T,R] = hough(edges);
P  = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
lines = houghlines(edges,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);

#### 结果可视化
完成上述过程之后，就可以把找到的所有潜在车道边界重叠回原始色彩画面之上，从而直观地呈现出最终效果了[^1]。

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');

    % 创建文本标签作为交点标记
    midpt = mean(xy,1);
    label = sprintf('rho=%0.1f theta=%.2f',...
        lines(k).theta);
    text(midpt(1),midpt(2),label,...
        'FontSize',11,'FontWeight','bold',...
        'Color','yellow');
end
hold off;