基于计算机视觉的车道线视频检测（附带MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-03-02 10:29:33 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB的计算机视觉工具箱进行车道线视频检测。通过加载视频，转为灰度图像，预处理，Canny边缘检测和霍夫变换，实现了车道线的准确检测和跟踪。提供了完整的MATLAB源代码。

车道线检测是自动驾驶和驾驶辅助系统中一个重要的任务。通过计算机视觉技术，我们可以从车辆行驶的视频中准确地检测和跟踪车道线，以提供驾驶员的辅助和行驶路径规划。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现基于计算机视觉的车道线视频检测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入MATLAB的计算机视觉工具箱（Computer Vision Toolbox），该工具箱提供了一系列用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。我们还需要加载视频文件，可以使用VideoReader函数进行加载。下面是加载视频文件的代码：

videoFile = 'path_to_video_file'; % 视频文件路径
videoReader = VideoReader(videoFile);

接下来，我们可以逐帧处理视频，并进行车道线检测。车道线通常是由不同的颜色和纹理特征组成，我们可以利用这些特征来

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基于计算机视觉实现车道线视频检测（附带MATLAB代码）
CoderExtra的博客
09-10 281
综上所述，我们介绍了一种基于计算机视觉的车道线视频检测方法，并提供了相应的MATLAB代码。通过计算机视觉技术，我们可以实现车道线的实时检测和跟踪，以提供驾驶员与系统更准确的信息。在本文中，我将分享一种基于计算机视觉的车道线视频检测方法，并提供相应的MATLAB代码。然后，使用houghlines函数根据这些峰值检测到直线的端点，并在原始图像上绘制检测到的车道线。要实现更准确的车道线检测，您可能需要考虑使用更复杂的图像处理和计算机视觉算法，例如透视变换、曲线拟合和动态车道线跟踪等。
基于计算机视觉的视频车道线检测实现（附带Matlab源码）
CyberBladeX的博客
09-11 175
Canny算法是一种经典的边缘检测算法，它能够有效地检测图像中的边缘，并提供较好的边缘定位精度。通过本文提供的Matlab源代码，你可以实现视频车道线检测，并根据自己的需求进行进一步的改进和优化。最后，我们将使用Hough变换来检测图像中的直线，并提取车道线。现在，我们已经获得了检测到的车道线的信息，可以在原始图像上进行可视化。你可以按顺序处理视频的每一帧，并在每一帧上绘制检测到的车道线。接下来，我们将实现车道线检测的算法。在本文中，我们将使用一种经典的方法，即基于图像处理和边缘检测的技术。
MATLAB车牌识别设计
GPT_code的博客
12-02 1009
3. 字符分割：根据车牌上字符的几何特征进行字符分割。4. 字符特征提取：对于每个分割得到的字符图像，提取适当的特征以进行识别。2. 图像预处理：为了增强字符的特征并减少噪音，可以进行图像预处理。5. 字符识别：使用训练好的分类器（如支持向量机、卷积神经网络等）对提取的特征进行分类和识别。recognizedCharacters{i} = '字母/数字';recognizedCharacters{i} = '符号';1. 读取图像：使用`imread`函数读取包含车牌的图像。
【车道线检测】基于机器视觉实现视频车道线检测附Matlab代码
m0_60703264的博客
04-12 587
车道线检测是自动驾驶系统中一项至关重要的技术，它可以帮助车辆感知道路环境并做出相应的驾驶决策。传统的车道线检测方法主要依赖于图像处理技术，但随着计算机视觉技术的不断发展，机器视觉技术在车道线检测领域展现出巨大的潜力。本文将介绍基于机器视觉实现视频车道线检测的原理、算法和应用。原理机器视觉车道线检测的原理是利用计算机视觉技术从视频图像中提取车道线信息。计算机视觉技术是一种让计算机像人一样“看”和“理解”图像的技术，它通过图像处理、特征提取和模式识别等算法来分析图像中的内容。
基于MATLAB的车道线识别算法研究
m0_60677550的博客
08-29 3615
基于MATLAB的车道线识别算法研究一、课题背景为了提高车道线识别算法的实时性和准确性，提出了一种基于改进Hough变换的车道线检测方法。在车道线的预处理阶段，首先确定图像中的感兴趣区域，然后对图像进行平滑处理、自适应阈值分割、边缘检测，从而减少了后期的处理数据量，排除了大部分的干扰因素。在车道线的识别阶段，根据圆和椭圆的性质，对传统的霍夫变换进行改进，极大减小了在检测圆和椭圆时的计算量，并提高了...
Matlab 车道识别（简单例子）
CurvePilot的博客
01-05 3637
需将Lane2.jpg照片放在工作目录 % 车道线检测 只能检测 实线+直线， clc; clear; srcImage=imread('Lane2.jpg');%读取图形 grayImage=rgb2gray(srcImage);%灰度化 denoisedImage=medfilt2(grayImage,[9,9]);%中值滤波 %边缘增强 H=fspecial('sobel'); %sobel算子 sobelImage=imfilter(denoisedImage,H); %图像二...
基于Matlab的车道线识别与前车检测系统，数字图像处理/计算机视觉
擅自各种语言算法！欢迎咨询！
03-02 965
基于Matlab的车道线识别与前车检测系统，数字图像处理/计算机视觉
基于matlab的车道线检测实现简单的车道线检测转向预测源码.zip
04-25
通过理解报告和源代码，开发者可以加深对车道线检测和转向预测算法的理解，同时提升MATLAB编程技巧。 总的来说，这个项目不仅展示了MATLAB在图像处理和计算机视觉领域的应用，还提供了实践自动驾驶技术的机会。对于...
【深度学习】基于计算机视觉的自动驾驶应用 附Matlab代码.rar
最新发布
03-11
1. 车道线检测：通过识别道路标记，帮助自动驾驶车辆保持在车道内行驶。 2. 车辆检测与跟踪：实时监测周围车辆的位置和运动状态，预测可能的碰撞风险。 3. 交通标志识别：准确识别交通标志，帮助自动驾驶车辆遵守...
基于MATLAB的车道线识别、自动驾驶识别
zsnlnl123的博客
04-11 8550
Visual Perception Using Monocular Camera This example shows how to construct a monocular camera sensor simulation capable of lane boundary and vehicle detections. The sensor will report these detections in vehicle coordinate system. In this example, you w
车道线识别经典算法（可运行matlab算法+视频）
09-03
车道线识别经典算法，很好的学习资料，算法内有中文备注，可运行。
matlab使用hough变换函数进行车道检测
weixin_56832351的博客
03-01 1942
matlab使用hough变换函数进行车道检测
基于matlab的车道线检测
GGMMM123的博客
12-01 446
上网收集与图像分割有关论文、图书馆借阅关于MATLAB算法的书籍、查阅相关的科学期刊，并向指导老师请教相关的问题，从而掌握各种matlab算法的基本原理，并掌握MATLAB、UML建模工具的使用方法，用c语言对算法编程，并用MATLAB软件对其进行仿真实验，将编译好的程序下载到智能小车在试验跑道上研究图像分割系统的性能。然而，对图像分割的效果好坏或正确与否，还没有一个统一的评价判断准则。不同的分割方法对同一幅图像的分割效果是不同的，而且同一种分割方法对一幅图像在不同空间下的分割效果也是不同的。
MATLAB高级车道线识别算法
m0_75211241的博客
12-02 1207
但熟知的RGB颜色空间要过滤出黄线来阈值太高，在(200,255)之间，对于测试1的这张图片中高对比度的白色水泥会跟黄线一起保留下来，根本无法去除。利用车道线位置在视角中基本不变的特点，在左右设定两个搜索窗，右侧的车道线位置就可以找到了，在窗内对应一个小高峰。一文中介绍了5钟算法，但它们都不能很好地解决第三种复杂场景中的阴影、路面杂色、光线强弱等干扰问题，另外还有一个特别的问题就是如何正确地识别弯道。以上就是先期的处理，目的是为了后面能够正确地解析二次曲线的相关系数和计算曲率半径，最终识别弯道车道线。
基于matlab的车道识别检测 完整代码数据 可直接运行
06-24 636
基于matlab的车道识别检测 完整代码数据 可直接运行
基于图像处理的车道线检测
weixin_50928346的博客
12-02 747
目的是识别图像中的车道线，然后将该算法扩展到视频中，从而有效地识别左右车道线，不管它是什么形状（实线与虚线），什么颜色（白色与黄色），坡度多大（直线、角度或曲线）。预期的模糊效果决定内核的大小。在这种情况下，我们对图像屏蔽的边缘（Canny的输出）进行操作，HoughLinesP的输出将是线，它将只是一个数组，包含通过霍夫变换检测到的所有线段的端点（x1、y1、x2、y2）。如前所述，可以找到车道线的图像部分被识别出来，在我们的例子中，是图像下半部分，用多边形对搜索区域进行限定，而图像的其他区域则被屏蔽。
MATLAB车道检测与跟踪
GPT_code的博客
12-03 1197
它使用的本体匹 配算法利用的则是频率特征 ,通过对似然概率的估 计 ,得到最符合条件的车道线.。车道检测是智能车辆发展的智能因素。近年来,自主驾驶技术受到研究者们的普遍关注,车道线的提取是自主驾驶系统的重要组成部分.车道线的提取就是从车载摄像头获得的视频图像中,根据车道线的颜色,形状和纹理等特征,将车道线与背景进行分离,从而获得车道线的走向,车辆相对于车道线的位置等信息.从国内外研究现状来 车辆检测的目标是车道形状，包括宽度、曲率等几何参数，车辆在车道中的位置，包括横向偏移量，车辆与道路的夹角。
基于霍夫变换的图像车道线检测(Matlab实现)
持续更新
07-27 380
其中，基于霍夫变换的图像车道线检测方法是一种常用、有效的方式。本文将介绍如何使用Matlab实现基于霍夫变换的图像车道线检测，并附上相应的源代码。霍夫变换是一种用于图形识别的经典算法，其基本思想是将二维空间中的每个点映射到极坐标空间中，并在这个空间内寻找与直线相关的特征点，从而实现对图像中直线的检测。本文基于霍夫变换介绍了图像车道线检测的原理，并给出了基于Matlab的实现方法和相应的源代码。函数中，我们可以获取到霍夫空间中的H、T、R三个矩阵，分别代表着每一个点对应的直线上的特征点数量、极径和极角。
基于MATLAB的车道线检测算法
GGMMM123的博客
12-01 1405
总体思想Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。Canny发现，在不同视觉系统上对边缘检测的要求较为类似，因此，可以实现一种具有广泛应用意义的边缘检测技术。① 以低的错误率检测边缘——尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘② 检测到的边缘应精确定位在真实边缘的中心。③ 图像中给定的边缘应只被标记一次，并且在可能的情况下，图像的噪声不应产生假的边缘。边缘只要一个精确的点宽度。为了尽可能减少噪声对边缘检测结果的影响，所以必须滤除
基于MATLAB的多方法车道线检测系统实现
基于MATLAB的多个方法的车道线检测管理系统是一套集成了多种图像处理与计算机视觉算法的综合性视频分析平台，主要用于智能交通系统中对道路场景中的车道线进行自动识别、跟踪与管理。该系统以MATLAB为开发环境，充分...
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