matlab车道线检测代码

以下是一个简单的 Matlab 车道线检测代码，基于 Hough 变换和 Canny 边缘检测。

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 转为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 边缘检测
edges = edge(gray, 'canny');

% Hough 变换
[H,theta,rho] = hough(edges);

% 寻找峰值
peaks = houghpeaks(H,5);

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

% 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

其中，`test.jpg` 是需要进行车道线检测的图像。可以根据实际情况进行调整和优化。

相关问题

matlab车道线检测代码 知乎

MATLAB车道线检测代码是一种利用MATLAB编程语言实现车道线检测的算法代码。在图像处理和计算机视觉领域，车道线检测是一项非常重要的任务，它可以帮助自动驾驶系统或者驾驶员提供行驶方向的指引。

MATLAB车道线检测代码通常基于计算机视觉算法，其主要步骤包括图像预处理、特征提取、车道线识别和车道线跟踪等。首先，需要对输入的图像进行预处理，包括去噪、灰度化、图像增强等操作。其次，通过特征提取算法，可以从预处理后的图像中提取出车道线的特征信息，比如边缘、颜色和纹理等。然后，采用车道线识别算法，对提取出的特征进行处理和分析，以找到图像中的车道线位置和方向。最后，使用车道线跟踪算法，对连续帧之间的车道线进行追踪和预测，以保证车道线检测在动态环境下的稳定性和准确性。

MATLAB车道线检测代码具有以下特点和优势：首先，MATLAB作为一种强大的数学和图像处理工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，方便快捷地实现车道线检测算法。其次，MATLAB的语法简洁明了，易于编程，使得代码的编写和调试过程更加高效。此外，MATLAB还提供了丰富的可视化函数和工具，方便用户对算法的执行结果进行展示和分析。

综上所述，MATLAB车道线检测代码是一种基于MATLAB编程语言实现的车道线检测算法代码，它具有较高的实用性和可扩展性，可用于自动驾驶系统、智能交通监控等场景中，有助于提高行驶安全性和驾驶员的驾驶体验。

matlab车道线视频检测代码

以下是一个简单的 MATLAB 车道线视频检测代码：

% 读取视频
v = VideoReader('test_video.mp4');

% 创建视频输出对象
out = VideoWriter('output_video.avi');
open(out);

% 读取每一帧图像，并进行处理
while hasFrame(v)
    % 读取当前帧
    frame = readFrame(v);
    
    % 将图像转换为灰度图像
    gray_frame = rgb2gray(frame);
    
    % 应用高斯滤波器平滑图像
    blurred_frame = imgaussfilt(gray_frame, 3);
    
    % 将图像二值化
    binary_frame = imbinarize(blurred_frame, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);
    
    % 对二值化图像进行形态学操作
    se = strel('line', 20, 90);
    morphed_frame = imdilate(binary_frame, se);
    
    % 查找车道线
    [H,theta,rho] = hough(morphed_frame);
    P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
    lines = houghlines(morphed_frame,theta,rho,P,'FillGap',100,'MinLength',100);
    
    % 在原始图像上绘制车道线
    for k = 1:length(lines)
        xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
        plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
    end
    
    % 将帧写入输出视频
    writeVideo(out, frame);
end

% 关闭视频输出对象
close(out);

代码中的具体步骤包括：

1. 读取视频。
2. 创建视频输出对象。
3. 读取每一帧图像，并进行处理。
4. 将图像转换为灰度图像。
5. 应用高斯滤波器平滑图像。
6. 将图像二值化。
7. 对二值化图像进行形态学操作。
8. 查找车道线。
9. 在原始图像上绘制车道线。
10. 将帧写入输出视频。
11. 关闭视频输出对象。