Matlab 自动驾驶，基于 Matlab 实现的计算机视觉代码
引言：
计算机视觉作为一门研究如何使机器“看”的科学，已经在各个领域得到了广泛应用。通过使用摄影机
和电脑，计算机视觉可以实现对目标的识别、跟踪和测量等任务。本文将讨论基于 Matlab 实现的计
算机视觉代码，主要关注代码的功能、运行效果以及实现的方法。
一、代码功能
Matlab 自动驾驶的计算机视觉代码具备以下功能：
1. 目标识别：通过摄影机获取的图像数据，代码能够识别图像中的目标物体，包括车辆、行人、交
通标志等。
2. 目标跟踪：在目标识别的基础上，代码能够对目标进行跟踪，实时获取目标的位置信息。
3. 路径规划：根据目标位置信息，代码可以规划自动驾驶车辆的行驶路径，确保车辆能够安全到达
目的地。
4. 环境感知：通过图像处理技术，代码能够感知车辆周围的环境信息，包括道路状况、障碍物等，
以便作出相应的驾驶决策。
二、代码运行效果
基于 Matlab 实现的计算机视觉代码具备稳定可靠的运行效果，可以在各种场景下正常运行。代码经
过大量的实验和测试，保证了高效的运行速度和准确的结果。无论是在城市道路还是高速公路，代码
都能够准确地识别和跟踪目标，并做出准确的路径规划和驾驶决策。
三、代码实现方法
基于 Matlab 实现的计算机视觉代码主要通过以下几个步骤实现：
1. 图像采集：通过摄影机采集实时图像数据。代码通过 Matlab 提供的图像采集接口，获取摄影机
传输的图像流。
2. 目标识别：代码通过图像处理算法，对图像进行分析和处理，从而识别出图像中的目标物体。常
用的目标识别算法包括边缘检测、颜色分割、模板匹配等。
3. 目标跟踪：在目标识别的基础上，代码通过目标的位置信息，使用跟踪算法对目标进行跟踪。常
用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。
4. 路径规划：基于目标的位置信息，代码使用路径规划算法确定自动驾驶车辆的行驶路径。常用的
路径规划算法包括 A*算法、Dijkstra 算法等。
