MATLAB车道偏离检测，车道线检测
这段程序主要是对图像进行处理和分析，用于检测车道线并计算车辆的偏离率。下面我将逐步解释代码的功能和工作流程。
首先，程序进行了一些初始化操作，定义了一些变量，并读取了一张图片。接下来，程序对图像进行了一系列处理步骤，包括图像切割、灰度化、滤波去噪和边缘检测。
然后，程序使用Hough变换检测图像中的直线。通过设置阈值和峰值点个数，找到了图像中的直线，并将其画在原始图像上。
接着，程序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。根据筛选结果，分别计算了左右车道线的斜率、夹角和截距，并将使用到的车道线用蓝色标记在图像上。
然后，程序根据斜率、截距和摄像头参数计算了偏离率和纵距。对于左车道线，程序计算了偏离率、纵距和限制纵距。对于右车道线，程序只计算了偏离率。最后，程序输出了计算结果，并将使用到的车道线用蓝色标记在图像上。
最后，程序将计算得到的斜率、截距、偏离率和纵距保存在相应的变量中。
总结一下，这段程序主要实现了以下功能：
读取图像并显示原始图像。
对图像进行预处理，包括切割、灰度化、滤波和边缘检测。
使用Hough变换检测图像中的直线，并将直线画在原始图像上。
根据直线的角度范围筛选出左右车道线，并计算斜率、夹角和截距。
根据斜率、截距和摄像头参数计算偏离率和纵距。
输出计算结果并将使用到的车道线标记在图像上。
保存计算结果。
这段程序的优点是能够对图像进行较为准确的车道线检测，并计算出车辆的偏离率。通过对图像的处理和分析，可以帮助驾驶员了解车辆的行驶状态和偏离情况。同时，程序的代码结构清晰，注释详细，适合零基础的程序员阅读和理解。
这是一个MATLAB程序，用于道路线检测。下面我将逐行解释代码的功能。
首先，这是一个GUI程序，使用MATLAB的GUIDE工具创建。它包含了一个图形界面，用户可以通过界面上的按钮执行不同的操作。
程序的主要功能如下：
打开图像：当用户点击"pushbutton1"按钮时，程序会弹出一个对话框，用户可以选择一张图像文件。选择完毕后，程序会将图像显示在界面上的"axes1"区域。
切割图像：当用户点击"pushbutton2"按钮时，程序会将图像的下半部分进行切割，并显示在界面上的"axes1"区域。
灰度处理：当用户点击"pushbutton3"按钮时，程序会将切割后的图像转换为灰度图像，并显示在界面上的"axes1"区域。
图像滤波：当用户点击"pushbutton4"按钮时，程序会对灰度图像进行高斯滤波去噪处理，并显示在界面上的"axes1"区域。
边缘检测：当用户点击"pushbutton5"按钮时，程序会使用Canny算法对滤波后的图像进行边缘检测，并显示在界面上的"axes1"区域。
Hough变换：当用户点击"pushbutton6"按钮时，程序会对边缘检测后的图像进行Hough变换，检测直线，并将检测结果显示在界面上的"axes1"区域。
计算偏离率：根据检测到的左右车道线，程序会计算车道线的斜率、夹角和偏离率，并将结果显示在界面上的相应文本框中。
GUI界面：程序使用MATLAB的GUIDE工具生成了一个GUI界面，包含了按钮、文本框和图像显示区域等组件，用户可以通过点击按钮执行不同的操作，并查看计算结果和图像显示。
程序的优点是使用了MATLAB的图像处理和计算几何库，实现了道路线的检测和计算偏离率的功能。同时，通过GUI界面的设计，使得程序的操作更加直观和方便。
以下是一个MATLAB代码示例，实现了您描述的图像处理和车道线检测功能：
```matlab
% 初始化
clear;
clc;
% 读取图像
image = imread('image.jpg');
% 显示原始图像
figure;
imshow(image);
title('原始图像');
% 图像切割
croppedImage = image(1:end/2, :);
% 灰度化
grayImage = rgb2gray(croppedImage);
% 滤波去噪
filteredImage = imgaussfilt(grayImage);
% 边缘检测
edgeImage = edge(filteredImage, 'Canny');
% Hough变换
[H, theta, rho] = hough(edgeImage);
peaks = houghpeaks(H, 10);
lines = houghlines(edgeImage, theta, rho, peaks);
% 在原始图像上绘制直线
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', 'blue');
end
title('检测到的直线');
% 筛选左右车道线
leftLines = [];
rightLines = [];
for k = 1:length(lines)
angle = lines(k).theta;
if angle 大于 -60 和和 angle 小于 -30
leftLines = [leftLines; lines(k)];
elseif angle 大于 30 和和 angle 小于 60
rightLines = [rightLines; lines(k)];
end
end
% 计算左车道线的斜率、夹角和截距
leftSlopes = [];
leftAngles = [];
leftIntercepts = [];
for k = 1:length(leftLines)
xy = [leftLines(k).point1; leftLines(k).point2];
slope = (xy(2,2) - xy(1,2)) / (xy(2,1) - xy(1,1));
angle = atan(slope) * 180 / pi;
intercept = xy(1,2) - slope * xy(1,1);
leftSlopes = [leftSlopes; slope];
leftAngles = [leftAngles; angle];
leftIntercepts = [leftIntercepts; intercept];
end
% 计算右车道线的斜率
rightSlopes = [];
for k = 1:length(rightLines)
xy = [rightLines(k).point1; rightLines(k).point2];
slope = (xy(2,2) - xy(1,2)) / (xy(2,1) - xy(1,1));
rightSlopes = [rightSlopes; slope];
end
% 根据斜率、截距和摄像头参数计算偏离率和纵距
cameraHeight = 1.5; % 摄像头高度（单位：米）
focalLength = 0.01; % 焦距（单位：米）
leftDeviation = atan(leftSlopes) * cameraHeight / focalLength;
rightDeviation = atan(rightSlopes) * cameraHeight / focalLength;
verticalDistance = cameraHeight ./ cosd(leftAngles);
% 输出计算结果
disp('左车道线斜率：');
disp(leftSlopes);
disp('左车道线夹角：');
disp(leftAngles);
disp('左车道线截距：');
disp(leftIntercepts);
disp('左车道线偏离率：');
disp(leftDeviation);
disp('右车道线斜率：');
disp(rightSlopes);
disp('右车道线偏离率：');
disp(rightDeviation);
disp('纵距：');
disp(verticalDistance);
% 在图像上标记使用到的车道线
figure;
imshow(image);
hold on;
for k = 1:length(leftLines)
xy = [leftLines(k).point1; leftLines(k).point2];
plot(xy(:,1), xy(:,2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'blue');
end
for k = 1:length(rightLines)
xy = [rightLines(k).point1; rightLines(k).point2];
plot(xy(:,1), xy(:,2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'blue');
end
title('标记车道线');
% 保存计算结果
save('results.mat', 'leftSlopes', 'leftAngles', 'leftIntercepts', 'leftDeviation', 'rightSlopes', 'rightDeviation', 'verticalDistance');
```
请注意，此代码仅为示例，具体实现可能需要根据您的需求进行调整和优化。
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