ZIPmatlab车型识别系统，完美运行 951.11KB

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资源介绍:

Matlab车型识别系统是基于Matlab平台开发的一种用于识别车辆类型的系统。该系统利用图像处理和机器学习等技术，对输入的车辆图像进行处理和分析，从而判断车辆的具体类型。 系统的基本步骤包括以下几个方面： 1. 数据集准备：收集车辆图像数据集，并对数据进行标注，即为每个图像标注对应的车辆类型。 2. 图像预处理：对输入的车辆图像进行预处理，包括调整图像大小、灰度化、去噪等操作，以便后续处理和分析。 3. 特征提取：从预处理后的图像中提取特征，例如颜色、纹理、形状等特征，用于区分不同类型的车辆。 4. 训练模型：利用提取的特征和对应的车辆类型，训练机器学习模型，例如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等模型。 5. 测试和评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，衡量模型的准确性和性能。 6. 车型识别：使用训练好的模型对新的车辆图像进行识别，输出对应的车辆类型。 该系统的优点包括灵活性高、准确率高、具有较强的泛化能力等。同时，由于Matlab平台提供了丰富的图像处理和机器学习工具箱，开发过程相对简便。 需要注意的是，该系统的性能受限于数据集的质量和数量，因此在
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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