基于霍夫变换的图像直线段检测——以车道线检测为例.doc

当前的直线段检测算法均针对灰度图像设计和实现,在处理彩色图像时会抛弃其色彩信息,不利于获取高质量检测结果。为此,提出了一种针对彩色图像的直线段检测算法。对三个色彩通道分别应用DiZenzo算子计算出其

本文详细介绍如何使用matlab实现车道线检测及图像分割算法，通过静态图像和动态视频的演示，讲解车道线检测的具体实现过程和常用算法，包括Canny边缘检测、Hough变换等，同时详细讲解图像分割算法的

在以图象处理为基础的车道线检测中,主要以采用Hough变换直线拟合等方法进行,但该方法存在计算量大,运算速度慢等问题。本文针对该问题,提出一种在结构化道路中识别效率高的非监督自适应直线分类器。同时运用

提出了一种适用于辅助驾驶的高鲁棒性车道线检测算法。算法采用了根据距离的影像金字塔,有效提高了检测效率和准确率,实现了Android平台的实时检测,使用水平方向暗-亮-暗特征、二次曲线车道模型和基于卡尔

与上一部分资源类似,这部分也是基于MATLAB的车道线检测程序,同样使用和对比了不同边缘检测算法,最后对得到的数据点进行随机采样一致性算法(RANSAC)拟合了车道线。

为了得到较理想的车道的标线边缘，利用车道的边缘特征对车道图像进行二值化和形态学处理，对车道区域实现准确的边缘检测，最后利用Hough变换定位出车道标识线，完成对车道标识线的识别。实验表明，该方法能实现

基于python的道路视频车道线检测:直接读取mp4文件,并识别车道线,标注。资料内容齐全

Hough变换和直线检测,Matlab中有相应的函数,这是我自己的一个实现版本,比自带函数明确一些。

图像处理，霍夫圆边缘检测，MATLAB，霍夫变换

基于hough变换的直线检测matlab代码，可直接运行，无需配置