ZIP基于MATLAB的汽车框定（完美运行）.zip 87.42KB

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资源介绍:

汽车识别定位是指利用计算机视觉技术对道路上的汽车进行识别和定位的过程。通过分析汽车的外观特征（如车辆型号、颜色、特殊标志等）和运动轨迹，可以实现对汽车的自动识别和定位。 汽车识别定位在交通管理、智能交通系统和自动驾驶等领域具有重要应用价值。通过实时监测道路上的汽车信息，可以实现交通流量统计、交通拥堵预警、违规行驶监测等功能。在自动驾驶领域，汽车识别定位可以用来检测和跟踪其他车辆，实现车辆间的协同行驶。 汽车识别定位涉及到计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术。常用的方法包括特征提取、目标检测、目标跟踪等。目前，深度学习技术在汽车识别定位中表现出良好的效果，能够实现高准确率和实时性。
clc [fname,pname,index] = uigetfile({'*.jpg';'*.bmp'},'选择图片'); str = [pname fname]; gray_img= imread(str); mainfc; bw_img=gray_img<200; bw_img=~bw_img; figure(1) subplot(121),imshow(gray_img);title('原图'); subplot(122),imshow(bw_img);title('初步定位图'); se=strel('disk',30); img2=imdilate(bw_img,se); figure(2);imshow(img2);title('膨胀运算'); %%去除最小面积 img4=bwareaopen(img2,10000); %%%去除面积大于10000的像素块,bw为二值图 figure(3) imshow(img4); title('去除最小面积'); %%显示缺陷 Img = gray_img .* uint8(img4); figure(4) imshow(Img); title('留下定位到的区域图'); %%%定位计数 L = bwlabel(img4);%默认8连通； bwlabe(bw,4); STATS = regionprops(L,'all');%STATS中含有所有连通域的properations %在bw图像上绘制出连通域的矩形框 figure(5); imshow(gray_img); title('定位图') hold on for i = 1 : size(STATS, 1) boundary = STATS(i).BoundingBox; rectangle('Position',boundary,'edgecolor','r' ); end
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