基于MATLAB的车道检测模拟

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本文介绍了如何使用MATLAB进行车道检测模拟,包括图像预处理、车道检测算法(如Hough变换、曲线拟合)及结果展示。通过这段内容,读者可以理解自动驾驶和驾驶辅助系统中车道检测的重要性,并获取实现这一功能的基础知识。

基于MATLAB的车道检测模拟

车道检测是自动驾驶和驾驶辅助系统中的重要环节,它用于识别道路上的车道线并提供准确的车道位置信息。在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB进行车道检测的模拟,并提供相应的源代码。

  1. 准备工作
    在开始之前,我们需要确保已经安装了MATLAB软件,并且具备一些基本的计算机视觉库。此外,我们还需要一些测试图像或视频用于模拟车道检测。

  2. 导入图像或视频
    首先,我们需要导入一张测试图像或视频。在MATLAB中,可以使用imread函数导入图像,或使用VideoReader函数导入视频。以下是一个示例代码片段,用于导入视频文件:

video = VideoReader('test_video.mp4');
  1. 图像预处理
    为了提高车道检测的准确性,我们需要对导入的图像或视频进行预处理。常见的预处理步骤包括图像灰度化、滤波和边缘检测。

首先,我们将图像转换为灰度图像。这是因为灰度图像只包含亮度信息

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