【车道线检测】基于Matlab的机器视觉视频车道线检测【含Matlab源码4045期】

提供基于MATLAB的车道线检测代码，包含课题设计、源码、框架和示例，适合新手和入门级用户，可作为课程设计参考。

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研究室上传的视频均含完整可运行代码，适合初学者使用。代码压缩包包含主函数main.m及其他m文件，无需额外文件。Matlab版本要求为2019b及以上。详细运行步骤：将文件放置当前Matlab文件夹，双击main.m运行即可获得结果。如需进一步仿真或定制服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。

该程序使用Matlab读取视频文件中的图像帧，并对每帧图像进行运动目标检测，实现对视频中运动目标的持续追踪。

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。

CSDN佛怒唐莲上传的视频和对应完整可运行的代码适合初学者使用。主要函数为main.m，配套调用其他m文件，无需多余操作即可得到运行结果图。Matlab版本要求为2019b，若出现错误可根据提示调整，遇到问题可联系博主获取帮助。运行步骤简单明了：将所有文件放置当前Matlab文件夹中，双击打开main.m文件，点击运行即可。如需更多服务如仿真咨询、定制Matlab程序等，详见博客底部联系方式。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有相应的完整代码，均可运行，已验证可行，适合初学者； 1、代码压缩包主要包含主函数：main.m；调用其他函数：其它m文件；无需预先生成运行结果图； 2、代码适用版本为Matlab 2019b；如有运行问题，请根据错误信息调整；若需要帮助，请联系博主； 3、运行步骤详解步骤一：将所有文件放置于Matlab当前文件夹中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等待程序完成运行并获取结果； 4、如需仿真咨询及其他服务，请私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1提供完整博客或资源代码4.2重现期刊或参考文献4.3定制Matlab程序4.4科研合作