车道线检测是计算机视觉中的一个重要任务，通常用于自动驾驶和辅助驾驶系统。使用 MATLAB 进行车道线检测可以通过图像处理工具箱来实现。以下是一个简单的车道线检测示例，使用边缘检测和霍夫变换来识别车道线。
示例代码
% 读取图像
image = imread('road_image.jpg'); % 替换为你的图像文件名
imshow(image);
title('原始图像');
% 转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);
% 应用高斯滤波以减少噪声
filteredImage = imgaussfilt(grayImage, 2);
% 边缘检测
edges = edge(filteredImage, 'Canny');
% 显示边缘检测结果
figure;
imshow(edges);
title('边缘检测结果');
% 使用霍夫变换检测直线
[H, T, R] = hough(edges);
P = houghpeaks(H, 5, 'threshold', ceil(0.3 * max(H(:))));
lines = houghlines(edges, T, R, P, 'FillGap', 5, 'MinLength', 7);
% 在原始图像上绘制检测到的线
figure;
imshow(image);
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');
hold off;
代码说明
- 读取图像：使用
imread 函数读取包含车道线的图像。
- 灰度转换：将彩色图像转换为灰度图像，以简化处理。
- 高斯滤波：使用
imgaussfilt 函数对图像进行平滑处理，减少噪声。
- 边缘检测：使用 Canny 边缘检测算法提取图像中的边缘。
- 霍夫变换：使用霍夫变换检测图像中的直线。
- 绘制结果：在原始图像上绘制检测到的车道线。
注意事项
- 确保安装了 MATLAB 的图像处理工具箱。
- 根据实际图像的特征，可能需要调整高斯滤波的参数、Canny 边缘检测的阈值等。
- 该示例仅适用于简单的车道线检测，复杂场景可能需要更高级的算法，如深度学习方法。
希望这个示例能帮助你入门车道线检测的实现！如果有其他问题，欢迎随时询问。