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ZIP基于MATLAB的交通标志识别（完美运行）

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资源介绍:

交通标志识别是指通过计算机视觉技术，识别和理解道路上的交通标志。这项技术是自动驾驶、智能交通系统等领域的重要组成部分。 交通标志识别的步骤通常包括以下几个方面： 1. 图像采集：使用摄像头或其他传感器采集道路上的交通标志图像。 2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作，以提高后续识别的准确性。 3. 特征提取：从预处理后的图像中提取出有用的特征信息，如形状、颜色、纹理等特征。 4. 分类识别：使用机器学习或深度学习算法对提取的特征进行分类，将图像分为不同的交通标志类别。 5. 结果输出：将识别结果输出给相关系统，如自动驾驶系统，以做出相应的决策。 为了提高交通标志识别的准确性和效率，研究人员通常会采用一系列的算法和技术，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。同时，还需要大量的标注数据集进行训练和测试。 交通标志识别不仅可以应用在自动驾驶领域，还可以用于智能交通管理系统、交通违法监控等场景，提高交通安全性和效率。
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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