MATLAB 自动驾驶 视频障碍物检测代码

以下是一个简单的 MATLAB 自动驾驶视觉障碍物检测代码示例：

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

% 创建视频播放器
videoPlayer = vision.VideoPlayer('Name', 'Obstacle Detection');

% 创建边缘检测器
edgeDetector = vision.EdgeDetector('Method', 'Roberts');

% 创建二值化器
threshold = vision.Threshold(0.1);

while hasFrame(video)
    % 读取每一帧
    frame = readFrame(video);
    
    % 将图像转换为灰度图像
    grayFrame = rgb2gray(frame);
    
    % 边缘检测
    edgeFrame = step(edgeDetector, grayFrame);
    
    % 二值化
    binaryFrame = step(threshold, edgeFrame);
    
    % 使用连通组件标记算法标记障碍物
    labeledFrame = bwlabel(binaryFrame, 8);
    
    % 获取障碍物的属性
    blobMeasurements = regionprops(labeledFrame, 'BoundingBox');
    
    % 在图像中绘制障碍物边界框
    for i = 1:length(blobMeasurements)
        boundary = blobMeasurements(i).BoundingBox;
        frame = insertShape(frame, 'Rectangle', boundary, 'LineWidth', 3);
    end
    
    % 显示帧
    step(videoPlayer, frame);
end

% 释放资源
release(videoPlayer);

该代码可以读取一个视频、将每一帧转换为灰度图像、使用边缘检测器和二值化器检测障碍物、使用连通组件标记算法标记障碍物、在图像中绘制障碍物边界框，并在视频播放器中显示每一帧。您可以根据您的需求进行修改和优化。