matlab 车道 视频障碍物检测代码

车道检测代码示例：

% 读取视频文件
videoFileReader = vision.VideoFileReader('test_video.mp4');

% 创建车道检测器
laneDetector = vision.CascadeObjectDetector('vision.CascadeObjectDetector');

% 循环遍历每一帧图像
while ~isDone(videoFileReader)
    
    % 读取当前帧图像
    frame = step(videoFileReader);
    
    % 将图像转换为灰度图
    grayFrame = rgb2gray(frame);
    
    % 对灰度图像进行边缘检测
    edgeFrame = edge(grayFrame, 'Canny');
    
    % 对边缘图像进行车道检测
    laneBBox = step(laneDetector, edgeFrame);
    
    % 在原始图像中标注车道线
    laneFrame = insertObjectAnnotation(frame, 'rectangle', laneBBox, 'Lane');
    
    % 显示标注后的图像
    imshow(laneFrame);
    
end

% 释放视频文件读取器
release(videoFileReader);

障碍物检测代码示例（使用YOLOv2目标检测算法）：

% 读取视频文件
videoFileReader = vision.VideoFileReader('test_video.mp4');

% 加载预训练的YOLOv2模型
yolov2 = load('yolov2.mat');
detector = yolov2.detector;

% 循环遍历每一帧图像
while ~isDone(videoFileReader)
    
    % 读取当前帧图像
    frame = step(videoFileReader);
    
    % 对图像进行目标检测
    [bbox, score, label] = detect(detector, frame);
    
    % 选择置信度较高的检测结果
    highScoreIdx = find(score > 0.5);
    bbox = bbox(highScoreIdx, :);
    label = label(highScoreIdx);
    
    % 在原始图像中标注障碍物
    objFrame = insertObjectAnnotation(frame, 'rectangle', bbox, label);
    
    % 显示标注后的图像
    imshow(objFrame);
    
end

% 释放视频文件读取器
release(videoFileReader);