基于图像的车道线检测,车道线检测模型

  基于图像的车道线检测,车道线检测模型

  【车道线检测】基于计算机视觉实现视频车道线检测含矩阵实验室源码_MATLAB仿真博客的技术博客_博客

  一简介1)图像预处理:依次经过图像灰度变换、二值化、提取感兴趣的区域,最大可能的过滤掉干扰信息;

  2)设置连通面积阈值,去除连通面积小的区域,进一步过滤干扰项;

  3)求出车道线的直线方程,得到车辆在车道中的位置。

  编辑

  2部分代码函数varargout=Main(varargin)

  主图的主矩阵实验室代码

  % MAIN本身会创建新的主要的或引发现有的

  %单例* .

  %

  % H=MAIN将句柄返回给新的主要的或将句柄返回给

  %现有的单例*。

  %

  % MAIN(CALLBACK ,hObject,eventData,handles,)调用本地

  % MAIN中的函数名为回电.用给定的输入参数初始化m .

  %

  % MAIN(属性,值,)创建新的主或引发

  %现有单例*。从左边开始,属性值对是

  %在调用Main _ OpeningFcn之前应用于图形用户界面.一;一个

  %无法识别的属性名或无效值使属性应用程序

  %停止。所有输入都通过变长度输入宗量传递给Main _ OpeningFcn .

  %

  % *请参见指南的"工具"菜单上的图像使用者界面选项。选择图像使用者界面只允许一个

  要运行的%实例(单例)”.

  %

  %请参阅:指南、GUIDATA、GUIHANDLES

  %编辑以上文本以修改对帮助主页的响应

  %指南最后修改时间v 2.5 2022年5月6日18:22:36

  %开始初始化代码-不要编辑

  GUI _ Singleton=1;

  gui_State=struct(gui_Name ,mfilename,

  gui_Singleton ,gui_Singleton,

   gui _ OpeningFcn ,@ Main _ OpeningFcn,

  gui_OutputFcn ,@Main_OutputFcn,

  gui_LayoutFcn ,[],

  gui_Callback ,[]);

  if nargin ischar(varargin{1})

  GUI _ state。GUI _ Callback=str 2 func(vara rgin { 1 });

  目标

  如果输出参数的数目

  [varargout { 1:nargout }]=GUI _ mainfcn(GUI _ State,vara gin {:});

  其他

  gui_mainfcn(gui_State,vara rgin {:});

  目标

  %结束初始化代码-不要编辑

  % -在主要的可见之前执行。

  函数Main_OpeningFcn(hObject,eventdata,handles,varargin)

  %此函数没有输出参数,请参见输出Fcn .

  % h对象句柄到数字

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄包含句柄和用户数据的结构(请参见GUIDATA)

  % vara gin Main的命令行参数(请参见瓦拉金酒)

  %选择主要的的默认命令行输出

  handles.output=hObject

  色度控制中心

  警告("关")

  设置(手柄。按钮2,启用,关闭);

  设置(手柄。按钮3,启用,关闭);

  guidata(hObject,handles);

  % -此函数的输出返回到命令行。

  函数varargout=Main _ output fcn(h对象,eventdata,句柄)

  % varargout单元格数组,用于返回输出参数(请参见VARARGOUT);

  % h对象句柄到数字

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄包含句柄和用户数据的结构(请参见GUIDATA)

  %从句柄结构获取默认命令行输出

  varargout { 1 }=handles.output

  % -在按下按钮3时执行。

  函数button3_Callback(hObject,eventdata,handles)

  %% 按钮-关闭视频-

  全球游戏

  play=0;

  % 清空重置显示屏

  cla(handles.axes1, reset );

  set(handles.axes1, Color ,[1,1,1]);

  set(handles.axes1, XTickLabel ,[]);

  set(handles.axes1, YTickLabel ,[]);

  set(handles.axes1, Box , on );

  函数axes 1 _ ButtonDownFcn(ho object,eventdata,handles)

  % h轴1的对象句柄(见GCBO)

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄包含句柄和用户数据的结构(请参见GUIDATA)

  函数edit_Scale_Callback(hObject,eventdata,handles)

  % h对象句柄到编辑_缩放(见GCBO)

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄包含句柄和用户数据的结构(请参见GUIDATA)

  % Hints: get(hObject, String )以文本形式返回编辑_缩放的内容

  % str 2 double(get(ho object, String ))以双精度形式返回编辑_缩放的内容

  % -在设置所有属性后,在对象创建期间执行。

  函数edit_Scale_CreateFcn(hObject,eventdata,handles)

  % h对象句柄到编辑_缩放(见GCBO)

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄为空-调用所有创建Fcns后才创建句柄

  %提示:在Windows操作系统上,编辑控件通常有一个白色背景。

  %参见上海跨国采购中心有限公司和计算机。

  如果ispc相等(get(ho object, BackgroundColor ),get(0, defaultUicontrolBackgroundColor ))

  set(hObject, BackgroundColor , white );

  目标

  函数edit3_Callback(hObject,eventdata,handles)

  % h要编辑的对象句柄3(请参见GCBO)

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄包含句柄和用户数据的结构(请参见GUIDATA)

  % Hints: get(hObject, String )以文本形式返回第三版的内容

  % str 2 double(get(ho object, String ))以双精度形式返回第三版的内容

  % -在设置所有属性后,在对象创建期间执行。

  函数edit3_CreateFcn(hObject,eventdata,handles)

  % h要编辑的对象句柄3(请参见GCBO)

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄为空-调用所有创建Fcns后才创建句柄

  %提示:在Windows操作系统上,编辑控件通常有一个白色背景。

  %参见上海跨国采购中心有限公司和计算机。

  如果ispc相等(get(ho object, BackgroundColor ),get(0, defaultUicontrolBackgroundColor ))

  set(hObject, BackgroundColor , white );

  目标

  函数edit2_Callback(hObject,eventdata,handles)

  % h要编辑的对象句柄2(请参见GCBO)

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄包含句柄和用户数据的结构(请参见GUIDATA)

  % Hints: get(hObject, String )以文本形式返回第二版的内容

  % str 2 double(get(ho object, String ))以双精度形式返回第二版的内容

  % -在设置所有属性后,在对象创建期间执行。

  函数edit2_CreateFcn(hObject,eventdata,handles)

  % h要编辑的对象句柄2(请参见GCBO)

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄为空-调用所有创建Fcns后才创建句柄

  %提示:在Windows操作系统上,编辑控件通常有一个白色背景。

  %参见上海跨国采购中心有限公司和计算机。

  如果ispc相等(get(ho object, BackgroundColor ),get(0, defaultUicontrolBackgroundColor ))

  set(hObject, BackgroundColor , white );

  end3仿真结果

  编辑

  四参考文献[1]燕磬。基于机器视觉的车道线识别技术研究d .长沙理工大学。

  博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的矩阵实验室仿真,相关矩阵实验室代码问题可私信交流。

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