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ZIP基于matlab设计的交通标志识别.zip

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资源介绍:

在MATLAB中进行交通标志识别，可以采用图像处理和机器学习的方法。下面是一种基本的流程： 1. 预处理：从摄像头或图像文件中获取图像，并进行预处理操作，如灰度化、去噪等。 2. 特征提取：使用图像处理技术来提取图像特征，可以包括形状、颜色、纹理等。 3. 特征选择：根据选择的特征来建立一个特征向量。 4. 训练和测试：使用训练数据集来训练一个分类器（如支持向量机、神经网络等），然后使用测试数据集来测试分类器的性能。 5. 评估和调优：根据测试结果对分类器进行评估和调优，以提高准确性和鲁棒性。 以下是一个示例代码，演示了如何在MATLAB中进行交通标志识别： ```matlab % 1. 预处理 img = imread('traffic_sign.jpg'); grayImg = rgb2gray(img); denoisedImg = medfilt2(grayImg, [3 3]); % 2. 特征提取 features = extractFeatures(denoisedImg); % 3. 特征选择 selectedFeatures = selectFeat
clear ; clc close all; %获取图像 装入待处理彩色图像并显示原始图像 [fn,pn,fi]=uigetfile('*.png','选择图片'); Scolor=imread([pn fn]); figure,imshow(Scolor),title('原始图像'); %将彩色图像转换为黑白并显示 Sgray = rgb2gray(Scolor);%rgb2gray转换成灰度图 figure,imshow(Sgray),title('灰度图像'); figure,Sgray=imresize(Sgray,[200 200]);imshow(Sgray),title('归一化图像'); mainfc; liccode=char(['0','1', '2', '3','4']); %建立自动识别字符代码表 tt=1; l=1; t=Sgray; t=255-t; level=graythresh(t); t=im2bw(t,level); SegBw2=imresize(t,[200 200],'nearest'); if tt==1 %第一位汉字识别 kmin=1; kmax=5; t=~t; SegBw2=imresize(t,[200 200],'nearest'); end for k2=kmin:kmax fname=strcat('code module\',liccode(k2),'.bmp'); %SamBw2 = imread(fname); SamBw22 = imread(fname); SamBw2=imresize(SamBw22,[200 200],'nearest'); level=graythresh(SamBw2); SamBw2=im2bw(SamBw2,level); for i=1:200 for j=1:200 SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)-SamBw2(i,j); end end % 以上相当于两幅图相减得到第三幅图 Dmax=0; for k1=1:200 for l1=1:200 if ( SubBw2(k1,l1) > 0 || SubBw2(k1,l1) <0 ) Dmax=Dmax+1; end end end Error(k2)=Dmax; end Error1=Error(kmin:kmax); MinError=min(Error1); findc=find(Error1==MinError); if tt==1 findc=findc; end tt=tt+1; res=liccode(findc); shibiejieguo(1,l)=res; l=l+1; shibiejieguo %==========================对话框显示显示============================================= if shibiejieguo=='0' msgbox('限速60') elseif shibiejieguo=='1' msgbox('T型路口'); elseif shibiejieguo=='2' msgbox('禁止鸣笛'); elseif shibiejieguo=='3' msgbox('非机动车道'); elseif shibiejieguo=='4' msgbox('禁止停车'); end
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