本算法应用hough变换对车道进行直线检测

资 源 简 介

本算法应用hough变换对车道进行直线检测

详 情 说 明

车道检测是自动驾驶和智能交通系统中的关键技术之一，而Hough变换是实现这一目标的经典算法。Hough变换通过将图像中的边缘点从笛卡尔坐标系转换到参数空间（如极坐标系），从而检测出潜在的直线结构。

在车道检测中，Hough变换的应用通常包括以下步骤：首先，对输入的路面图像进行预处理，例如灰度化、高斯滤波去噪、Canny边缘检测等，以提取车道线的边缘信息。接着，利用Hough变换在参数空间中寻找最可能的直线，这些直线对应图像中的车道标志。

Hough变换的优势在于它对噪声和部分遮挡具有一定的鲁棒性，即使车道线不连续或存在干扰，仍能有效检测出全局的直线结构。然而，其计算复杂度较高，对于实时性要求较高的应用场景，可能需要结合优化方法（如概率Hough变换）来提高运行效率。

此外，车道检测系统还需要考虑道路曲率、光照变化等因素，因此Hough变换通常与其他算法（如滑动窗口搜索、曲线拟合等）结合使用，以实现更稳定、准确的车道线识别。