MATLAB集成C代码实现车道线检测与追踪

资源摘要信息:"本文介绍了一个使用MATLAB集成C代码的项目，专注于车道线检测与追踪技术，特别是利用Hough变换的改进算法。项目的源代码提供了直线检测和车道线检测与跟踪的功能，适用于实时处理高速公路视频的场景，并且包含了用于编译生成mex文件的C源代码。 ### MATLAB程序结构 项目中的MATLAB程序分为两个主要部分： #### 第一部分：直线检测 在直线检测部分，作者对传统的Hough变换进行了改进，提出了改进型的Hough变换，称为DCHT（Dynamic Clustering Hough Transform）。DCHT算法旨在优化直线检测的性能，减少不必要的计算，并提高检测速度。程序展示了投票量的变化，并与传统Hough变换进行对比，展示了改进的效果。检测的对象包括道路、房子以及室内场景，并且提供了不同场景下算法的耗时信息。 #### 第二部分：车道线检测与跟踪 在车道线检测与跟踪部分，基于DCHT算法的原理，项目实现了实时处理高速公路视频的能力。该部分提供了车道线检测与追踪的MATLAB脚本，以及相关的GIF片段和源视频。视频处理的目的是从移动车辆视角拍摄的高速公路上提取车道线信息，这对于自动驾驶技术中车辆定位与导航具有重要意义。 ### 编译与使用说明 为了编译该项目中的C源代码生成mex文件，需要将项目的根目录添加到MATLAB的路径中。编译后的mex文件和相关的MATLAB脚本位于项目的根目录下，可以被直接使用。 ### 目录结构说明 项目文件夹的结构设计使得用户可以清晰地了解各个部分的功能和用途： - `./src/` 文件夹包含了用于编译生成mex文件的C源代码。 - `./LineDetection/` 文件夹存放了改进的直线检测算法DCHT的MATLAB脚本。 - `./LaneD&T/` 文件夹存放了基于DCHT的车道线检测与追踪的MATLAB脚本。 - 根目录包含了编译好的mex文件以及可能的其他项目文件。 ### 项目特点与应用 本项目作为系统开源项目，具有以下特点： - **车道线检测与跟踪技术**：项目中的车道线检测与跟踪技术能够应用于自动驾驶系统中，帮助车辆进行准确的定位和导航。 - **实时视频处理**：能够处理高速公路上的实时视频流，支持车辆在行驶过程中实时检测和跟踪车道线。 - **算法优化**：通过改进Hough变换，本项目提供的DCHT算法在保持准确性的同时，提升了处理速度和效率。 ### 未来发展与重构计划 由于本项目的标题中提到，“本文的源代码-Hough-Transform-out-of-date:[将进行重构]”，表明该项目在未来可能会进行代码的重构与更新，以满足新的技术需求或改进现有功能。 ### 总结 本项目通过MATLAB集成C代码，提供了一套完整的车道线检测与追踪解决方案。它不仅包括了先进的DCHT算法，还具备了从视频中实时提取车道线信息的能力。项目开源的特性使得它能够被广泛应用于自动驾驶研究以及相关的计算机视觉领域，具有良好的研究和实用价值。随着未来可能的重构与升级，该代码库有潜力为相关技术的发展做出贡献。