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基于颜色和圆形特征的交通禁令标志识别

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简介：
本研究提出一种基于颜色及圆形特征提取的算法，用于准确识别交通禁令标志，旨在提升驾驶安全与道路通行效率。 为了满足智能交通系统对实时性的要求，并加快交通标志图像预处理的速度，本段落以交通禁令标志为例介绍了一种新的提取方法。该方法首先利用RGB彩色信息快速分割出彩色标志图像并转换为灰度图，然后使用log边缘检测算子进行边缘识别。在细化后的灰度图像上，通过链码计算图形的周长和面积，并据此求取目标圆形度。设定合适的面积与圆形度阈值后即可提取到交通标志。实验中采用20个自拍样本进行了测试，结果显示每次提取时间均不超过0.3秒。试验结果表明该方法具有简单易行、实时性佳以及检测准确性高的特点。

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  • 基于颜色和圆形特征的交通禁令标志识别
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    本研究提出一种基于颜色及圆形特征提取的算法，用于准确识别交通禁令标志，旨在提升驾驶安全与道路通行效率。 为了满足智能交通系统对实时性的要求，并加快交通标志图像预处理的速度，本段落以交通禁令标志为例介绍了一种新的提取方法。该方法首先利用RGB彩色信息快速分割出彩色标志图像并转换为灰度图，然后使用log边缘检测算子进行边缘识别。在细化后的灰度图像上，通过链码计算图形的周长和面积，并据此求取目标圆形度。设定合适的面积与圆形度阈值后即可提取到交通标志。实验中采用20个自拍样本进行了测试，结果显示每次提取时间均不超过0.3秒。试验结果表明该方法具有简单易行、实时性佳以及检测准确性高的特点。
     
  • 交通标志识别：利用HOG与色彩空间特征结合支持向量机(SVM)进行交通标志识别
    优质
    本研究提出了一种基于HOG和颜色空间特征相结合的方法，并应用支持向量机（SVM）分类器，以提高交通标志的识别精度。 Traffic_sign_recognition：采用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能来识别交通标志。使用支持向量机（SVM）对图像进行分类。
     
  • 基于QT5和OpenCV的图像内圆形区域颜色识别
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    本项目利用QT5开发图形界面，并结合OpenCV库实现对特定图像中圆形区域内颜色的有效识别与分析。 使用USB摄像头录制视频，在图像中识别圆形物体并进行颜色识别，然后在图像上显示结果。
     
  • 基于MATLAB的交通标志识别系统
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    本项目基于MATLAB开发了一套高效的交通标志识别系统，利用图像处理和机器学习技术自动检测与分类各类交通标志，旨在提高道路安全性和驾驶体验。 该课题是基于Matlab的交通标志识别系统。它包含一个人机交互界面，并能辨别红色精灵、蓝色指示和黄色警示三类交通标志。此系统具备二次拓展功能，即在每次识别过程中无需人工手动选择颜色；同时支持视频中的交通标志识别。完成识别后，系统还能进行语音播报。
     
  • 基于MATLAB的交通标志识别系统
    优质
    本项目开发了一套基于MATLAB的交通标志识别系统，利用图像处理技术自动检测并分类道路上的各种交通标志，提高道路安全和驾驶效率。 实现场景交通标志识别是作业中的一个小功能。
     
  • 基于MATLAB的A交通标志识别.zip
    优质
    本项目为基于MATLAB开发的交通标志识别系统，旨在通过图像处理技术自动识别各种常见交通标志。适用于交通安全与智能驾驶领域研究。 基于MATLAB的交通标志识别系统研究了如何利用该软件进行有效的图像处理与模式识别技术来实现对各种交通标志的自动检测和分类。通过设计特定算法并结合机器学习方法，可以提高系统的准确性和鲁棒性，在复杂多变的道路环境中确保交通安全及效率。
     
  • 【交通标志识别】利用SIFT特征的Matlab代码（附带GUI）.md
    优质
    本项目提供了一种基于SIFT特征提取和匹配的方法来实现交通标志识别的Matlab代码，并配有图形用户界面(GUI)，便于操作与测试。 【交通标志识别】基于SIFT特征实现交通标志识别的Matlab源码及GUI界面设计。
     
  • 交通标志识别_matlab图像处理_交通标志网站_交通标志识别资料合集
    优质
    本资源集合提供全面的交通标志识别资料与MATLAB图像处理教程，涵盖算法、代码及大量交通标志实例图片，适用于学习和研究。 交通标志识别涉及使用外国比赛用图进行训练和图像识别。
     
  • 文件：MATLAB交通标志识别_交通标识检测_MATLAB交通识别
    优质
    本文件提供了基于MATLAB的交通标志识别系统的设计与实现方法，涵盖多种交通标识的自动检测技术。 实现场景交通标志识别是交作业的一个小功能。
     
  • 【交通标志识别】利用MATLAB HOG特征进行机器学习的交通标识识别【附带Matlab源码 2200期】.md
    优质
    本项目基于MATLAB平台，采用HOG特征提取技术，实现对交通标志的有效识别，并通过机器学习算法优化模型性能。文章包含详细的代码和实例讲解，适合初学者深入理解交通标识识别过程及其背后的机器学习原理。 在平台上传的Matlab资料包含对应的代码，所有代码均可运行并经过测试确认有效，适合初学者使用。 1、压缩包内容包括： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 还包括了程序运行后的结果效果图。 2、所需版本 本项目适用于Matlab 2019b。如果在不同版本中遇到问题，请根据提示进行调整，或寻求帮助解决。 3、操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置于当前的Matlab工作目录； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮等待程序完成并获取结果； 4、仿真咨询 如需进一步服务，可直接联系博主或者查看相关博客文章以获得更多信息。 具体的服务包括但不限于： - 完整代码提供（博客或资源） - 期刊论文复现 - Matlab项目定制开发 - 科研合作等。 涉及的图像识别领域有：表盘、车道线、车牌号、答题卡、电器设备、跌倒检测、动物类型，发票信息，服装类别，汉字字符，红绿灯信号，火灾预警系统，疾病分类器, 交通标志牌解析, 口罩佩戴检查, 裂缝探测, 目标追踪技术, 疲劳驾驶监测, 身份证识别功能, 人民币辨识度测试 , 数字字母读取模块 ，手势控制，树叶种类区分，水果质量分级系统，条形码扫描器，瑕疵检测工具，芯片图像分析和指纹认证。