MATLAB学习图像处理，在照片中检测空停车位

资 源 简 介

MATLAB学习图像处理，在照片中检测空停车位

详 情 说 明

在MATLAB中实现停车位检测是一个典型的计算机视觉应用场景，主要可以分为以下几个步骤：

图像预处理：首先对输入的停车场图像进行预处理，包括灰度转换、噪声滤波以及对比度增强。这一步有助于提高后续处理的准确性，减少环境光照或拍摄角度带来的干扰。

边缘检测与特征提取：利用边缘检测算法（如Canny、Sobel）识别停车位的边界线条。停车位通常由规则的白线或黄线标记，因此边缘检测可以帮助定位这些结构。

车位分割：结合霍夫变换（Hough Transform）检测直线，从而分割出停车位的矩形区域。如果停车位是倾斜的，可能需要采用仿射变换进行校正，以便更精确地分析每个车位。

车位状态判断：对每个分割出的停车位区域进行分析，判断是否为空。可以使用背景差分法或基于深度学习的方法（如使用预训练的CNN模型）来检测车辆的存在。也可以采用简单的像素统计方法，若区域内像素变化较大，可能存在车辆。

结果可视化：最后，在原图像上标记出空停车位的位置，通常用绿色框标注可用车位，红色框标注已占用车位。

这种方法不仅适用于静态图像，稍加调整后也可以应用于实时视频流的停车位检测。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱（如Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox），使得实现这些功能变得相对容易。