MATLAB实现车道偏离检测和车道线检测

在进行车道偏离检测和车道线检测之前，我们需要进行一些初始化操作，包括定义变量和读取图像。在MATLAB中，我们可以使用imread函数来读取图像。接下来，我们需要对图像进行处理，包括图像切割、灰度化、滤波去噪和边缘检测。这些步骤可以帮助我们提取出车道线的特征。
在MATLAB中，我们可以使用内置的图像处理函数来完成这些步骤。例如，使用imcrop函数进行图像切割，使用rgb2gray函数进行灰度化，使用imnoise函数进行滤波去噪，使用edge函数进行边缘检测。
一旦我们完成了图像处理，我们就可以使用Hough变换来检测图像中的直线。Hough变换是一种广泛应用于图像处理中的技术，它可以检测出图像中的形状，例如直线、圆等。在MATLAB中，我们可以使用hough函数进行Hough变换，并使用houghpeaks函数找到峰值点，即直线。
通过设置阈值和峰值点个数，我们可以找到图像中的直线，并将其画在原始图像上。然后，我们可以根据直线的角度范围筛选出左右车道线，并计算斜率和夹角。在MATLAB中，我们可以使用atan2函数计算角度，使用polyfit函数计算斜率和截距。
根据筛选结果，我们可以分别计算左右车道线的斜率、夹角和截距。然后，我们可以根据斜率、截距和摄像头参数计算偏离率和纵距。在MATLAB中，我们可以使用polyval函数计算纵距。
最后，我们将计算得到的斜率、截距、偏离率和纵距保存在相应的变量中。然后，我们可以将使用到的车道线用蓝色标记在图像上，并输出计算结果。
总的来说，使用MATLAB进行车道偏离检测和车道线检测是一种有效的方法。通过一系列的图像处理步骤，我们可以提取出车道线的特征，并计算出车辆的偏离率和纵距。这些信息可以为驾驶辅助系统提供重要的决策依据，从而增强驾驶安全性。