基于matlab视频 双目视觉的路面提取和障碍物检测

基于Matlab视频双目视觉的路面提取和障碍物检测与基于Matlab图像双目视觉的路面提取和障碍物检测类似，只是在处理视频时需要对每一帧图像进行处理，并实时显示处理结果。

下面是基于Matlab视频双目视觉的路面提取和障碍物检测的代码示例：

% 读取双目相机的内参数和外参数
load('stereoParams.mat');

% 创建视频文件读取器
videoReader = vision.VideoFileReader('video.avi');

% 创建视频文件写入器
videoWriter = vision.VideoFileWriter('output.avi', 'FrameRate', videoReader.info.VideoFrameRate);

% 创建障碍物检测器
objectDetector = vision.CascadeObjectDetector('carDetector.xml');

while ~isDone(videoReader)
    % 读取左右相机拍摄的图像
    frame = step(videoReader);
    leftImage = frame(:, 1:end/2, :);
    rightImage = frame(:, end/2+1:end, :);

    % 计算左右相机之间的视差图像
    disparityMap = disparity(rgb2gray(leftImage), rgb2gray(rightImage), 'BlockSize', 15, 'DisparityRange', [-64, 64]);

    % 对视差图像进行阈值分割和形态学操作，提取路面区域
    disparityThreshold = 10;
    roadMask = disparityMap <= disparityThreshold;
    roadMask = imopen(roadMask, strel('rectangle', [5 5]));

    % 对非路面区域进行目标检测，检测出障碍物
    objectBBox = step(objectDetector, leftImage);
    objectMask = zeros(size(leftImage, 1), size(leftImage, 2));
    for i = 1:size(objectBBox, 1)
        objectMask(objectBBox(i, 2):objectBBox(i, 2) + objectBBox(i, 4), objectBBox(i, 1):objectBBox(i, 1) + objectBBox(i, 3)) = 1;
    end
    obstacleMask = objectMask & ~roadMask;

    % 在原始图像中标注路面和障碍物
    separateImage = leftImage;
    separateImage(repmat(~roadMask, 1, 1, 3)) = 0;
    separateImage(repmat(obstacleMask, 1, 1, 3)) = 255;

    % 显示标注后的图像
    step(videoWriter, separateImage);
end

% 释放视频文件读取器和写入器
release(videoReader);
release(videoWriter);

需要注意的是，上述代码示例仅供参考，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。另外，由于视频文件的读取和写入速度较慢，建议使用适当的优化方法来提高处理速度。