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基于Hough变换的视频车道线检测，提供matlab源码。

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简介：
基于Hough变换的视频车道线检测matlab程序源码。该资源提供了一种利用Hough变换算法来识别视频中车道线的方法，并提供了相应的matlab代码实现。通过这段源码，开发者可以较为便捷地构建一个用于车道线检测的系统。

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  • 基于MATLAB与改进Hough变换的车道线检测
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    本研究采用MATLAB平台，提出了一种改进的Hough变换算法，有效提高了复杂环境下的车道线检测精度和稳定性。 本段落介绍了一个基于MATLAB的车道线检测程序。该程序对比了不同的边缘检测算法，并通过改进Hough变换来实现视频中的车道线检测。每一步算法都配有详细的解释说明。
     
  • 【图像检测】利用Hough变换进行视频车道线检测的Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了基于Hough变换在MATLAB环境中实现视频车道线检测的详细代码与教程，适用于自动驾驶和智能交通系统研究。 基于Hough变换实现视频车道线检测的Matlab源码展示了如何利用计算机视觉技术来识别道路上的车道线。该方法通过处理视频帧中的图像数据，应用Hough变换算法找出直线特征，进而确定车辆行驶路径上的车道边界。此代码为研究和开发自动驾驶系统提供了有价值的工具和技术参考。
     
  • 基于Hough变换的车轮检测MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB编程环境，运用Hough变换算法对图像中的车轮进行有效识别与定位，适用于自动驾驶及交通监控等领域。 对图像“wheel”进行霍夫圆检测以识别车轮（可以使用霍夫圆的快速检测算法）。要求输出三张图：第一张是Canny边缘检测得到的二值化图，第二张是通过霍夫圆快速检测生成的参数空间图（该图为黑白亮度表示投票数量），第三张是在原图像上标记出车轮轮廓的图片（例如用红色绘制车轮边界）。
     
  • 基于Matlab及改进Hough变换的高速公路车道线检测技术.pdf
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    本文探讨了一种利用改进后的霍夫变换算法，在MATLAB环境下实现对高速公路车道线精准检测的技术方案。通过优化算法提高了车道线识别的速度与准确性，为智能驾驶提供了可靠的数据支持。 本段落档介绍了一种基于Matlab并优化了Hough变换的高速公路车道线检测方法。该研究通过改进传统Hough变换算法提高了在复杂环境下的车道识别精度与效率，为自动驾驶技术的应用提供了有效的技术支持。
     
  • 基于霍夫变换的车道线检测MATLAB代码
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    本项目提供了一套基于霍夫变换进行车道线检测的MATLAB实现方案。通过图像处理技术识别并绘制出道路上的车道线，适用于自动驾驶及辅助驾驶系统中的道路环境感知。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：用于车道线检测的代码 该代码利用霍夫变换实现高效的车道线检测功能，并提供完整的MATLAB源码。 **项目特点** - 源码经过测试校正，确保百分百成功运行。 - 适合新手及有一定经验的开发人员使用。
     
  • 基于Hough变换与最小二乘拟合的车道线协同检测
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    本研究提出了一种结合Hough变换和最小二乘法拟合的方法，用于精确检测车道线。通过这两种技术的有效融合，提高了复杂道路环境下车道线识别的准确性和鲁棒性。这种方法在自动驾驶系统中具有广泛的应用前景。 本段落档介绍了一种结合霍夫变换与最小二乘法的车道线检测算法。该方法能够快速准确地完成车道线识别，并且其理论部分具有较高的参考价值。需要注意的是，文档中并未涉及弯道检测的内容。
     
  • 基于Hough变换的椭圆检测（MATLAB）
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    本研究利用MATLAB软件环境下的Hough变换算法进行椭圆检测，通过优化参数提高检测精度与效率，适用于图像处理中复杂背景下的目标识别。 自己经手的一个代码项目非常充实且内容详细，非常适合初学者学习使用。
     
  • 基于Hough变换的直线检测方法
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    本研究探讨了一种利用Hough变换进行图像中直线检测的技术。通过改进传统算法，提高了复杂背景下的直线识别准确率和效率。 使用MATLAB实现Hough变换来检测车道线的示例程序。
     
  • Hough变换直线检测-Matlab代码LineExtr：图像中的直线提取
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    LineExtr是一款基于Matlab实现的Hough变换算法工具，专门用于从复杂背景中精确提取图像中的直线段。通过调整参数可优化不同场景下的直线检测效果。 霍夫变换用于检测直线的MATLAB代码基于线支持区域的概念（Burns86），该方法首先识别包含具有相似梯度方向的连接像素的区域，然后根据线条的方向和中心位置推断这些区域的位置。主要区别在于我们使用结构张量来估计线条的方向，并利用霍夫变换确定其中心位置，这种方法计算速度快且对噪声有较强的鲁棒性。此算法在J.Yuan和AMCheriyadat的研究中有所应用，他们在不同空中场景下的建筑物计数研究（ACMSIGSPATIALGIS, 2014）。 初始设置：要运行代码，请确保您的MATLAB安装了图像处理工具箱，并且已经正确配置了mex环境。在matlab提示符下输入`mex-setup`即可完成配置。 用法： - 在命令行中编译C文件，这只需执行一次： `mex RgGrw.c` - 运行代码以从提供的测试图像中提取线条 ``` img = imread(./test.png); LineList = LineExtr(img,20,1); ```
     
  • 基于Hough变换的直线提取（Matlab实现）
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    本研究采用Hough变换算法在MATLAB环境中实现了图像中直线的有效检测和提取，为后续图像处理提供精确边界信息。 Hough变换提取直线的Matlab实现方法是一种常用的图像处理技术，用于在图片中检测直线特征。这种方法通过参数空间中的投票机制来确定哪些线段是最有可能存在于原始图像中的，并且能够有效地识别不同方向与长度的线条结构。具体到使用Matlab进行编程时，可以利用其内置函数或自定义算法实现Hough变换的过程，进而提高代码执行效率和检测精度。