1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.算法理论概述
图像形态学是一种数学理论和图像处理技术，主要用于分析和处理图像中的形状和结构信息。它广泛应用于计算机视觉领域，包括目标检测、图像分割、字符识别等。停车位检测是车辆自动驾驶和智能交通系统中的一个重要问题。在本文中，我们将介绍基于图像形态学处理的停车位检测方法，并从数学原理、实现过程和应用领域等方面进行详细介绍。
图像形态学主要涉及两个基本操作：膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）。这两个操作通常用于二值图像处理。给定二值图像I和结构元素B，膨胀和腐蚀的数学定义如下：
基于图像形态学的停车位检测方法主要包括以下步骤：
4.1. 图像预处理
首先，需要对输入图像进行预处理，包括图像去噪和二值化。去噪可以使用一些滤波器，如高斯滤波器或中值滤波器。然后，将图像转换为二值图像，将车辆和停车位区域从背景中分离出来。
4.2. 车辆定位
在停车位检测中，首先需要确定车辆的位置。可以使用车辆检测算法，来检测出车辆的位置。
4.3. 停车位检测
经过地面校正后，可以对图像进行开运算或闭运算操作，以便更好地检测停车位的边界。首先，通过闭运算填充停车位内的小孔洞，然后使用开运算去除图像中的小噪点。接下来，可以使用边缘检测算法，如Canny边缘检测器，来检测停车位的边界。
基于图像形态学处理的停车位检测在智能交通系统、无人驾驶和停车场管理等领域具有广泛的应用。在城市中，智能交通系统需要实时监控路面上的停车位情况，以便向驾驶员提供可用的停车位信息。基于图像形态学的停车位检测可以帮助智能交通系统准确地检测停车位，并提供实时的停车位状态。无人驾驶车辆需要准确地检测和识别周围的停车位，以便进行自动停车。基于图像形态学处理的停车位检测可以为无人驾驶车辆提供可靠的停车位检测功能。停车场管理系统需要实时监控停车位的使用情况，并向车主提供可用停车位的信息。基于图像形态学处理的停车位检测可以帮助停车场管理系统高效地管理停车位资源。
4.部分核心程序
```props = regionprops(mask, ExistCars, 'MeanIntensity', 'Centroid', 'BoundingBox');% 计算车辆区域的属性
centroids = vertcat(props.Centroid);% 提取车辆区域的质心
numRows = 4; % 设置车道数量
% 使用K均值聚类算法将车辆区域的质心分组
[Yidx, Ycluster] = kmeans(centroids(:, 2), numRows);
for k = 1:length(props)
rectangle('Position', props(k).BoundingBox, 'EdgeColor', 'c');
end
[~, sortOrder] = sort(Ycluster, 'ascend');
% 根据聚类结果重新标记车辆区域的类别
for k = 1 : length(Yidx)
currentClass = Yidx(k);
newClass = find(sortOrder == currentClass);
Yidx(k) = newClass;
end
newLabels = 1 : length(props);
pointer = 0;
for k = 1 : length(props)
x = centroids(k, 1);
y = centroids(k, 2);
blobLabel = sprintf('%d', k);
if percentageFilled(k) > 0.12
cnt1=cnt1+1;
plot(x, y, 'rx', 'MarkerSize', 40, 'LineWidth', 2);% 根据车辆区域填充程度，标记红色的X符号
text(x, y+20, blobLabel, 'Color', 'r');% 标记车辆区域编号
else
cnt2=cnt2+1;
plot(x, y, 'yo', 'MarkerSize', 30, 'LineWidth', 2);% 根据车辆区域填充程度，标记黄色的圆形符号
text(x-5, y, blobLabel, 'Color', 'b');% 标记车辆区域编号
end
end
title(['停车场已有车辆:',num2str(cnt1),' 剩余停车位：',num2str(cnt2)],'fontsize',16);
```
