累计概率霍夫变换车道线监测matlab代码

以下是一个简单的基于累计概率霍夫变换的车道线检测的MATLAB代码：

% 读取图像
img = imread('test_image.jpg');

% 灰度化
gray_img = rgb2gray(img);

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

% 累计概率霍夫变换
[H, theta, rho] = hough(edge_img, 'RhoResolution', 1, 'ThetaResolution', 1);

% 寻找峰值
peaks = houghpeaks(H, 10);

% 提取直线
lines = houghlines(edge_img, theta, rho, peaks);

% 可视化
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，这个代码只是一个基本的示例，如果要在实际项目中使用，还需要对参数进行调整和优化。

相关问题

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。

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。