基于matlab的车道线检测源代码

以下是基于 Matlab 的车道线检测的一个简单示例代码，可以通过 Canny 边缘检测和霍夫变换进行检测。

% 读取图像
img = imread('test.jpg');
figure, imshow(img), title('原图像');

% 灰度化
gray = rgb2gray(img);

% Canny 边缘检测
edges = edge(gray, 'canny');

% 霍夫变换
[H, theta, rho] = hough(edges);
peaks = houghpeaks(H, 5);
lines = houghlines(edges, theta, rho, peaks);

% 绘制检测到的车道线
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
title('检测到的车道线');

需要注意的是，此代码仅为基本示例，实际使用时需要根据具体情况进行调整和优化。

相关问题

基于matlab的车道线检测完整代码

好的，下面是基于MATLAB的车道线检测完整代码，包括了上述步骤中所涉及的函数和实现细节。请注意，这只是一个简单的实现，可能需要根据实际情况进行调整和优化。

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 高斯滤波
filtered_img = imgaussfilt(gray_img, 3);

% Canny边缘检测
edge_img = edge(filtered_img, 'Canny', [0.1 0.2]);

% 霍夫变换
[H,theta,rho] = hough(edge_img);
peaks = houghpeaks(H, 50);
lines = houghlines(edge_img,theta,rho,peaks,'FillGap',50,'MinLength',30);

% 过滤车道线
left_lines = [];
right_lines = [];
for i = 1:length(lines)
    if lines(i).theta > 0 && lines(i).theta < 30 && lines(i).point1(1) < size(img,2)/2 ...
            && lines(i).point2(1) < size(img,2)/2
        left_lines = [left_lines; lines(i)];
    elseif lines(i).theta > -30 && lines(i).theta < 0 && lines(i).point1(1) > size(img,2)/2 ...
            && lines(i).point2(1) > size(img,2)/2
        right_lines = [right_lines; lines(i)];
    end
end

% 计算车道线斜率和截距
left_slope = [];
left_intercept = [];
for i = 1:length(left_lines)
    left_slope = [left_slope; (left_lines(i).point2(2)-left_lines(i).point1(2)) / ...
        (left_lines(i).point2(1)-left_lines(i).point1(1))];
    left_intercept = [left_intercept; left_lines(i).point1(2) - ...
        left_slope(i)*left_lines(i).point1(1)];
end

right_slope = [];
right_intercept = [];
for i = 1:length(right_lines)
    right_slope = [right_slope; (right_lines(i).point2(2)-right_lines(i).point1(2)) / ...
        (right_lines(i).point2(1)-right_lines(i).point1(1))];
    right_intercept = [right_intercept; right_lines(i).point1(2) - ...
        right_slope(i)*right_lines(i).point1(1)];
end

% 计算左右车道线的平均斜率和截距
avg_left_slope = mean(left_slope);
avg_left_intercept = mean(left_intercept);
avg_right_slope = mean(right_slope);
avg_right_intercept = mean(right_intercept);

% 计算左右车道线的起点和终点坐标
y1 = size(img,1);
y2 = round(size(img,1)/2+50);
left_x1 = (y1-avg_left_intercept)/avg_left_slope;
left_x2 = (y2-avg_left_intercept)/avg_left_slope;
right_x1 = (y1-avg_right_intercept)/avg_right_slope;
right_x2 = (y2-avg_right_intercept)/avg_right_slope;

% 在原始图像上绘制车道线
figure;
imshow(img);
hold on;
plot([left_x1 left_x2], [y1 y2], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');
plot([right_x1 right_x2], [y1 y2], 'LineWidth', 2, 'Color', 'green');

这段代码中，`test.jpg`是车道线检测的测试图像，可以根据实际情况进行替换。运行代码后，可以得到在原始图像上绘制的车道线。

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。