道路识别matlab代码

道路识别是计算机视觉中的一个重要应用，可以通过图像处理技术实现。以下是一个基于 MATLAB 的道路识别代码示例：

%% 读取图像并转为灰度图
I = imread('road.jpg');
gray_I = rgb2gray(I);

%% 预处理：中值滤波和直方图均衡化
med_I = medfilt2(gray_I, [3 3]); % 中值滤波
heq_I = histeq(med_I); % 直方图均衡化

%% 边缘检测：Canny算子
edge_I = edge(heq_I, 'Canny', [0.1 0.2]); % Canny算子

%% 道路区域提取：形态学操作
se = strel('disk', 10); % 定义形态学操作的结构元素
closed_I = imclose(edge_I, se); % 闭运算
fill_I = imfill(closed_I, 'holes'); % 填充孔洞
open_I = imopen(fill_I, se); % 开运算

%% 显示结果
subplot(1, 2, 1), imshow(I), title('原图');
subplot(1, 2, 2), imshow(open_I), title('道路区域');

这段代码的主要步骤包括：读取图像并转为灰度图、中值滤波和直方图均衡化、Canny边缘检测、形态学操作提取道路区域，最后将结果显示出来。需要注意的是，这段代码是一个简单的示例，实际应用中还需要根据具体情况进行参数调整和优化。

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使用extractHOGFeatures函数提取hog特征+聚类识别道路 给出MATLAB代码

在MATLAB中，要使用Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征结合聚类算法识别道路，首先你需要安装计算机视觉系统工具箱(CVX Toolbox)。以下是基本步骤和一个简化的示例代码：

% 导入所需的库
addpath('cvx');

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你需要处理的道路图像路径

% 定义HOG参数
cellSize = [64, 64]; % 窗口大小
blockSize = [16, 16]; % 分块大小
numBins = 9; % 角度bins数量
derivAperture = 1; % 高斯导数aperture
L2HysThreshold = 0.2; % L2-Hys非线性项阈值
gammaCorrection = false; % 是否应用直方图归一化
nlevels = 64; % 直方图级别的数量

% 提取HOG特征
[pooledFeatures, hogImage] = extractHOGFeatures(img, cellSize, blockSize, numBins, derivAperture, L2HysThreshold, gammaCorrection);

% 对HOG特征进行降维（例如，使用PCA）
features = poolFeatures(pooledFeatures, 'Mean', nlevels); % 或者根据需要选择其他降维方法

% 选择聚类算法，这里举例使用K-means
options = statset('Display','iter');
[idx, C] = kmeans(features, 2, 'EmptyAction', 'singleton', 'Options', options); % 假设我们有两个类别，道路和背景

% 将聚类结果可视化
figure;
imagesc(img), colorbar;
hold on;
for i = 1:length(idx)
    if idx(i) == 1 % 道路类别的索引通常是1
        rectangle('Position', hogImage(find(idx(i) == 1)), 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
    end
end
hold off;

matlab车道识别代码

以下是一份简单的 MATLAB 车道识别代码，基于 Hough 变换和 Canny 边缘检测实现：

clear, clc

% 读取图像
img = imread('lane_detection.jpg');
gray = rgb2gray(img);

% 边缘检测
edge_img = edge(gray, 'canny', [0.1 0.3]);

% Hough 变换
[H, theta, rho] = hough(edge_img);
peaks = houghpeaks(H, 100, 'Threshold', 0.3*max(H(:)));
lines = houghlines(edge_img, theta, rho, peaks, 'FillGap', 50, 'MinLength', 100);

% 绘制车道线
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

需要注意的是，此代码仅适用于简单的车道线识别，对于复杂的道路情况可能需要更加复杂的算法和模型。