1.车道线识别
当使用霍夫变换进行车道线识别时，可以按照以下步骤来编写 MATLAB 代码：
- 读入图像：使用
imread函数读取包含车道线的图像。
image = imread('lane_image.jpg');
- 图像预处理：为了减少噪音和突出车道线，可以对图像进行预处理。通常，可以采用以下步骤：
- 将图像转换为灰度图像：使用
rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。 - 应用高斯滤波：使用
imgaussfilt函数对灰度图像进行高斯平滑处理。
grayImage = rgb2gray(image); filteredImage = imgaussfilt(grayImage, 3);
- 边缘检测：使用Canny边缘检测算法来检测图像中的边缘。
cannyImage = edge(filteredImage, 'Canny');
- 霍夫变换：使用
hough函数进行霍夫变换，并获取直线参数。
[H, theta, rho] = hough(cannyImage);
- 获取车道线：通过设置合适的阈值来选取最显著的直线，代表车道线。
peaks = houghpeaks(H, 10, 'threshold', ceil(0.3*max(H(:)))); lines = houghlines(cannyImage, theta, rho, peaks, 'FillGap', 50, 'MinLength', 100);
- 绘制车道线：使用
line函数将检测到的直线绘制在原始图像上。
imshow(image); hold on; for k = 1:length(lines) endpoints = [lines(k).point1; lines(k).point2]; plot(endpoints(:,1), endpoints(:,2), 'LineWidth', 2, 'Color', 'r'); end hold off;
以上是一个基本的车道线识别代码示例。
2.车牌识别
车牌字符识别是一个复杂的任务，涉及到图像处理和模式识别等技术。以下是一个简单的基于 MATLAB 的车牌字符识别代码示例：
- 读取图像：使用
imread函数读取包含车牌的图像。
image = imread('license_plate.jpg');
- 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。这里介绍两个常用的预处理步骤：
- 灰度化：使用
rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。 - 二值化：使用阈值方法（如Otsu或自适应阈值）将灰度图像转换为二值图像。
grayImage = rgb2gray(image); binaryImage = imbinarize(grayImage);
- 字符分割：根据车牌上字符的几何特征进行字符分割。常见的方法包括基于连通性、投影法或基于神经网络的方法。
% 这里使用一个简单的投影法示例 projection = sum(binaryImage); segmentationThreshold = max(projection) * 0.5; segmentationPoints = find(projection > segmentationThreshold); segmentedCharacters = cell(1, length(segmentationPoints)-1); for i = 1:length(segmentationPoints)-1 segmentedCharacters{i} = binaryImage(:, segmentationPoints(i):segmentationPoints(i+1)); end
- 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。常见的特征包括形状、纹理和统计等。
% 这里使用字符图像的区域面积作为示例特征 characterFeatures = zeros(1, length(segmentedCharacters)); for i = 1:length(segmentedCharacters) characterFeatures(i) = sum(segmentedCharacters{i}(:)); end
- 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。
% 这里简单地将每个字符的区域面积与阈值进行比较来判断字符类型 threshold = 1000; % 假设阈值 recognizedCharacters = cell(1, length(characterFeatures)); for i = 1:length(characterFeatures) if characterFeatures(i) > threshold recognizedCharacters{i} = '字母/数字'; else recognizedCharacters{i} = '符号'; end end
- 结果展示：将识别结果显示在图像上。
imshow(image); hold on; for i = 1:length(segmentationPoints)-1 x = segmentationPoints(i) + round((segmentationPoints(i+1)-segmentationPoints(i))/2); y = size(image, 1) - 10; text(x, y, recognizedCharacters{i}, 'Color', 'r', 'FontSize', 12, 'HorizontalAlignment', 'center'); end hold off;
