ZIPmatlab车型识别系统.zip 950.64KB

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  1. matlab车型识别系统/main.m 2.13KB
  2. matlab车型识别系统/mainfc.p 202B
  3. matlab车型识别系统/street.jpg 489.79KB
  4. matlab车型识别系统/streetcar1.jpg 494.74KB
  5. matlab车型识别系统/

资源介绍:

要实现车型识别，可以借助计算机视觉和机器学习的技术。以下是一种可能的方法： 1. 收集和标记数据集：收集不同车型的图片，并对每张图片进行标记，即注明该图片所属的车型。 2. 特征提取：使用计算机视觉技术，例如卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)，对车型图片进行特征提取。CNN是一种广泛用于图像识别的深度学习算法，它可以自动学习图片中的特征。 3. 模型训练：使用标记好的数据集，训练一个车型识别模型。可以选择不同的机器学习算法，例如支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 或随机森林 (Random Forest)。 4. 模型评估：使用一部分未被训练过的数据对模型进行评估，看看模型在未知数据上的表现如何。可以使用准确率 (accuracy) 和混淆矩阵 (confusion matrix) 等指标来评估模型的性能。 5. 预测：使用训练好的模型对新的车型图片进行预测，即判断该图片所属的车型。 需要注意的是，这只是一种可能的方法，具体实现可能会有一些差异，取决于数据集的大小和质量，以及选择的算法和工
clc;%清空变量 mainfc; c=imread('streetcar1.jpg');%车子图片 streetcar=c;%赋值 b=imread('street.jpg');%街景,背景图 figure(1); subplot(231); imshow(c);%显示原图 title('原图'); subplot(232); c=imsubtract(c,b);%相减 imshow(c); title('作差图'); %将待识别图像与背景图像进行比较，识别出车子，并只留下车子 for i=1:600 %从第1到600行 for j=1:800 %从1-800列 if (abs(double(b(i,j,1))-double(streetcar(i,j,1)))>2) %b(i,j,1)表示H通道 ,b(i,j,2)表示 S通道,b(i,j,3)表示V通道 c(i,j,1)=0;%每个通道 的 像素相同,那么变为黑色,否则 为白色 c(i,j,2)=0; c(i,j,3)=0; elseif (abs(double(b(i,j,2))-double(streetcar(i,j,2)))>2) c(i,j,1)=0; c(i,j,2)=0; c(i,j,3)=0; elseif (abs(double(b(i,j,3))-double(streetcar(i,j,3)))>2) c(i,j,1)=0; c(i,j,2)=0; c(i,j,3)=0; else c(i,j,1)=255; c(i,j,2)=255; c(i,j,3)=255; end end end %图像处理，包括灰度化，二值化和腐蚀，去除噪声 %c=imcomplement(c) %c=immultiply(a,c); c=rgb2gray(c);%c是 经过上述 hsv通道处理作差后的彩色图象 leftcar=dither(c); subplot(233); imshow(leftcar); title('车子轮廓初步定位'); leftcar=~leftcar;%取反 subplot(234); imshow(leftcar); title('反色处理'); leftcar=bwmorph(leftcar,'erode',1); leftcar=~leftcar; %leftcar=bwmorph(leftcar,'erode',5); leftcar=~leftcar; vsumleftcar=sum(leftcar,2); %找到车棚，并得到宽度 for i=1:599 if (vsumleftcar(i)<80) & (vsumleftcar(i+1)>80) top=i; break; end end for i=1:599 if (vsumleftcar(600-i)<80) & (vsumleftcar(599-i)>80) bottom=600-i; break; end end topvalue=vsumleftcar(bottom-ceil((bottom-top)*4/5)); bottomvalue=vsumleftcar(bottom-ceil((bottom-top)*2/5)); maxvalue=max(vsumleftcar); percent=topvalue/maxvalue; subplot(235); imshow(~leftcar); title('车子轮廓'); h=findobj(gcf,'Tag','text2'); %根据判断依据确定车型 if (percent>=0.2) & (percent<=0.5) str1=sprintf('小汽车\n\n'); str2=num2str(percent); string=[str1 '高宽比:' str2]; msgbox(string,'温馨提示','none'); return end
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