车道线检测MATLAB代码

Matlab研究室上传的视频都有配套完整的可运行代码，经过测试，适合初学者使用。主要代码包括主函数main.m和其他相关m文件。运行环境为Matlab 2019b，如有错误提示，可根据指引调整。详细操作步骤包括：将所有文件放置于Matlab当前工作目录，打开main.m文件，点击运行即可获取运行结果。若需要仿真咨询或其他服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。提供完整代码、期刊复现、Matlab程序定制和科研合作服务。

这个设计耗时两周完成，能够稳定运行，非常适合初学者和小白进行课程设计、大作业或毕业设计等使用。同时也支持二次开发，具有较高的学习参考价值。

这个项目是我个人的实践成果，经过答辩评审获得96分，所有代码都经过调试测试，确保可以顺利运行。适合初学者和进阶者学习使用。下载对象主要是计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师和从业者，可用于期末课程设计、课程作业和毕业设计。项目具有高度的学习和参考价值，基础能力较强的人可以基于此进行修改和调整，以实现不同的功能。欢迎下载和交流，共同进步！

车道线是道路交通的重要标志，在车辆驾驶和智能导航中扮演关键角色。探测车道线是基本且必要的模块。 卷积法通过计算颜色通道强度，利用高斯滤波器二阶导数卷积感兴趣区域，获得车道标线强度变化响应。高像素值区域被识别为车道标线，形成车道线图像。

MATLAB创建汽车模型代码迷你自动驾驶MAD是一个1:24比例的自动驾驶汽车实验室项目。该项目用于德国海尔布隆大学的教学和研究，曾在海尔布隆的Bundesgartenschau BUGA 2019上展出。存储库提供了基于模型工程的模板文件，涵盖了C++14/ROS或MATLAB/Simulink/Stateflow中的自动驾驶汽车软件功能。MAD在Linux上的ROS或ROS2平台运行，可以在MATLAB/Simulink/Stateflow中进行虚拟仿真。如需课程材料或教程，请联系frank.traenkle(at)hs-heilbronn.de。

贡献者梅丽莎·陈（Melissa Chen）、高乐中（Lezhong Gao）、凯文·夸奇（Kevin Quach）、韦拜·斯里瓦斯塔瓦（Vaibhav Srivastava）使用区域增长聚类算法对3D点进行聚类，以过滤出具有宽度和深度的聚类。在360度全景图上，利用深度神经网络的预测框对聚类点进行投影，并选择最可能的框进行跟踪。

这是一个独立的.m文件，用于在MATLAB中实现Hough变换进行直线检测，方便用户直接插入调用。

适合毕业设计或课程设计作业的 Matlab 算法和工具源码，经过严格测试，可直接运行。欢迎咨询使用问题，将及时解答。

Matlab编程：这是一个实时面部检测的代码示例。代码能够通过摄像头实时检测人脸。