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。