障碍物检测代码，考虑一些实际应用中的问题，例如光照变化、背景干扰等。

好的，下面是一个示例代码，它考虑了一些实际应用中的问题，例如光照变化、背景干扰等。这个代码使用了计算机视觉工具箱中的函数和算法，包括颜色空间转换、直方图均衡化、背景建模、形态学操作等。

% 读取图像
I = imread('image.jpg');

% 将图像转换为 LAB 颜色空间
lab_I = rgb2lab(I);

% 对图像中的 L 通道进行直方图均衡化
lab_I(:,:,1) = histeq(lab_I(:,:,1));

% 使用背景建模技术，建立图像的背景模型
fgDetector = vision.ForegroundDetector('NumGaussians', 3, 'NumTrainingFrames', 50);
for i = 1:50
    fgDetector.step(lab_I);
end

% 对前景进行形态学操作，去除噪声
se = strel('disk', 5);
fg = imdilate(fgDetector.Foreground, se);
fg = imerode(fg, se);

% 对前景进行区域增长，提取障碍物
seg_fg = regiongrowing(fg);

% 在图像中绘制检测到的障碍物
figure, imshow(I);
hold on;
[B, L] = bwboundaries(seg_fg);
for k = 1:length(B)
   boundary = B{k};
   plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r', 'LineWidth', 2)
end

上述代码中，我们首先将图像转换为 LAB 颜色空间，并对图像中的 L 通道进行直方图均衡化，以解决光照变化的问题。接着，我们使用背景建模技术建立图像的背景模型，以解决背景干扰的问题。然后，我们对前景进行形态学操作，以去除噪声。最后，我们使用区域增长算法提取障碍物，并在图像中绘制检测到的障碍物。

需要注意的是，上述代码只是一个简单的例子，实际的障碍物检测可能需要更复杂的算法和处理过程。同时，障碍物检测还需要考虑一些实际应用中的问题，例如遮挡、运动模糊等。如果您需要更具体的帮助，可以提供更详细的问题描述，我会尽力为您解答。