matlab车道线检测

在Matlab中，我们可以使用图像处理工具箱中的函数来进行车道线检测。以下是一般的步骤：

1. 读取图像：使用imread函数读取图像

2. 转换为灰度图像：使用rgb2gray函数将图像转换为灰度图像

3. 边缘检测：使用edge函数进行边缘检测，可以选择不同的算法（如Canny算法）

4. 提取ROI：截取图像中感兴趣的区域（ROI），通常是车道线所在的区域

5. 霍夫变换：使用Hough变换进行直线检测

6. 筛选和绘制线段：根据检测出的直线，筛选出符合条件的车道线，并在图像上绘制出来。

下面是一个简单的示例代码：

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 边缘检测
edges = edge(gray, 'canny');

% 提取ROI
roi = [size(img, 2)/2, size(img, 1)/2; size(img, 2), size(img, 1); 1, size(img, 1); size(img, 2)/2, size(img, 1)/2];
mask = poly2mask(roi(:,1), roi(:,2), size(img,1), size(img,2));
edges_roi = uint8(mask).*edges;

% 霍夫变换
[H,T,R] = hough(edges_roi);
P = houghpeaks(H, 50, 'Threshold', ceil(0.3*max(H(:))));
lines = houghlines(edges_roi, T, R, P, 'FillGap', 50, 'MinLength', 100);

% 筛选和绘制线段
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

需要注意的是，车道线检测是一个比较复杂的问题，需要根据具体情况选择不同的方法和参数。以上代码只是一个简单的示例，需要根据实际情况进行修改和优化。