Advertisement

该文件包含一个MATLAB交通标志识别的图形用户界面(GUI)。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
利用MATLAB技术，可以实现交通标志的识别系统。该系统接收视频作为输入，并对视频流中的交通标志进行精准识别。为了增强用户体验，可以设计并构建一个图形用户界面（GUI），方便操作和显示结果。此外，系统还可以配置为分别识别蓝色、黄色和红色交通标志，以适应不同的应用场景和需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB交通标志识别图形用户界面.zip
    优质
    本资源提供了使用MATLAB开发的交通标志识别系统图形用户界面程序包，包含相关代码和示例数据集。 使用MATLAB进行交通标志识别，输入视频并对其视频流进行分析。可以制作GUI界面，并实现对蓝色、黄色和红色的交通标志的识别功能。
     
  • MATLAB交通标志识别的GUI界面
    优质
    本项目设计了一个基于MATLAB的交通标志识别图形用户界面（GUI），利用图像处理技术自动检测并分类道路上的各种标识牌。 点击绿色三角形运行按钮后会弹出一个对话框询问你是否更改路径。选择“是”可以让MATLAB在指定文件夹的路径下调取图像；如果选择“否”，则MATLAB会在默认路径下调取图像，这可能导致路径错误。
     
  • MATLAB交通标志识别及GUI操作界面
    优质
    本项目运用MATLAB实现交通标志自动识别，并设计了用户友好的图形化操作界面(GUI)，便于用户进行交互式图像处理和分析。 交通标志识别系统包含两个阶段：路标检测和路标分类。在路标检测阶段，系统会在图像中寻找路标。
     
  • 基于MATLAB的交通标志识别（含GUI界面，适用于论文）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的交通标志识别系统，包含用户图形界面(GUI)，适合用于学术研究和论文写作。 参考设计思路包括自定义图片与GUI可视化界面。 1. 读取图像，并根据路标的颜色进行粗略分割。数据库中的二值图包含多种路标，这里选取了三角形（黄色）和圆形（红色），分别代表禁止、警示及提示标志。 2. 进行直方图灰度增强处理，这是关键步骤之一，没有这一步效果会大打折扣。 3. 对图像进行二值化以去除小干扰因素。 4. 内部填充操作使得目标区域变为纯白色圆形。 5. 提取边界形成一条白色的圆圈轮廓。每一步都有相应的示例图展示过程中的变化情况。 6. 通过Hu不变矩分析白线，确定其具体形状特征。 7. 利用第六步提取的轮廓来定位路标位置，并获取该区域内的图案（程序中已经完成此步骤）。 8. 将第四步生成的白色圆反转后使用作为蒙板，从第七步框定出的路标区域内排除非目标部分并将其变为纯白，这有助于后续处理阶段的操作效率和准确性。 9. 对上述图像进行二值化，并采用OUST自适应分割技术进一步优化结果。 10. 应用局部二值模式（LBP）方法构建数据库。最后通过神经网络将待识别的目标图与该库中的样本对比，设置阈值以匹配最相似的记录并输出相关信息。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的雾霾条件下交通标志识别（含GUI）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一套在雾霾天气下有效识别交通标志的系统，并设计了用户图形界面(GUI)，提高用户体验和操作便捷性。 该课题是基于MATLAB的BP神经网络在雾霾天气下交通标志识别系统的设计。研究分为两个主要步骤：首先进行图像去雾处理，采用暗通道方法获取光透射率以去除雾霾影响；然后利用颜色信息定位交通标志，由于大部分交通标志由红、蓝和黄三种基本色组成，通过分析RGB值的不同组合来确定具体位置，并使用形态学知识消除误差干扰区域，实现精确识别。在完成定位后，在原图上分割出彩色图标并运用BP神经网络进行训练与识别操作以获得最终结果。此外，该系统还配备了一个用户友好的GUI界面，使得其易于操作和理解，是一个优秀的研究课题选择。
     
  • MATLAB恶劣天气下交通标志识别[含GUI界面及语音播报].zip
    优质
    本资源提供一套基于MATLAB开发的恶劣天气条件下交通标志自动识别系统代码与图形用户界面（GUI），并具备语音播报功能，便于实时反馈识别结果。 该课题聚焦于交通标志识别，在MATLAB平台上进行。研究重点在于恶劣天气条件下的雾霾环境中的交通标志识别。首先需要处理图像以去除雾霾，并通过一系列技术手段使图片达到增强效果。接下来是定位、分割和识别这些标识的过程，同时开发一个用户界面并加入语音播报功能。
     
  • MATLAB图形用户界面（GUI）
    优质
    MATLAB图形用户界面（GUI）是指使用MATLAB开发环境创建的交互式应用界面，使用户能够通过按钮、菜单和图表等元素便捷地操作程序。 用MATLAB GUI编写了一个标准USB图像采集程序，可以预览并拍照。该程序能够连续采集100张照片，并将这些图片保存在C盘的matlabimage文件夹下。
     
  • 基于MATLAB的交通标志识别系统GUI面板.zip
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB开发的交通标志识别系统的图形用户界面(GUI)。该系统能够有效识别各类交通标志，并通过直观的操作面板展示结果和参数设置，便于研究人员及开发者进行测试与优化。 在当今信息技术迅速发展的背景下，交通标志识别系统的研究与应用备受关注。本压缩包文件名为“基于MATLAB交通标志识别系统面板GUI.zip”，顾名思义，它是一个基于MATLAB软件平台开发的交通标志识别系统的图形用户界面（GUI）。MATLAB作为一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域，非常适合用于图像处理与识别技术的研究。 交通标志识别系统的主要功能是从交通场景中自动识别各种交通标志，进而辅助驾驶者或自动驾驶系统做出正确的决策。GUI是用户与计算机交互的前端界面，能够直观地展示信息并接收用户的输入。一个设计良好的GUI对于用户体验至关重要，尤其是在专业的应用系统中，如交通标志识别系统。GUI不仅需要具备基本的交互功能，还应具有高度的准确性和响应速度，以满足实时处理的要求。 结合文件名和标签，我们可以推测本压缩包可能包含了以下内容： 1. GUI设计文件：这些文件可能会涉及到如何在MATLAB中构建和布局用户界面，包括各种按钮、菜单和窗口的设计，使得用户可以通过这些元素与程序进行交互。 2. 交通标志识别算法代码：基于MATLAB开发的算法可能包含了图像预处理、特征提取、模式识别和分类等关键步骤，这些代码将构成系统的核心功能。 3. 数据集：系统运行需要训练数据和测试数据，这些数据集可能以MATLAB支持的文件格式存储，包括交通标志的图像数据和相关标注。 4. 系统集成和测试文件：这些文件可能包括如何将算法与GUI集成，以及系统运行前的测试代码或脚本，确保系统的稳定性与可靠性。 5. 文档说明：提供系统使用方法、功能介绍以及安装运行指导的文档。 此外，“python”一词似乎与主要技术栈MATLAB有所不符。这可能意味着在系统开发过程中，有部分模块或功能是通过Python语言实现的，或者该系统具有与Python接口的能力，以实现与其他Python编写的模块或系统交互。 这个压缩包文件是一个集成了MATLAB GUI设计和交通标志识别算法的软件解决方案。它提供了一个用户友好的交互界面，使得交通标志的自动识别变得更加直观和便捷。对于研究人员和开发者来说，这样的工具能够显著降低算法应用的门槛，提升开发效率，并对推动交通智能化管理与服务具有重要的现实意义。
     
  • 交通标志识别的MATLAB代码包[含GUI、神经网络及论文].zip
    优质
    本资源提供一套完整的交通标志识别解决方案，包括GUI界面展示、基于神经网络的识别算法以及相关研究论文。适用于学术研究与项目开发。 该课题是基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。主要分为三个步骤：定位、分割和识别。 在定位阶段，考虑到我国的交通标志主要包括禁令类（红色）、指示类（蓝色）和警示类（黄色）。根据这些颜色的不同比例组成，在参数设置合理的情况下可以分离出图片中不同颜色的部分。然而，这可能会导致一些误分割的问题，例如将其他物体的颜色与交通标志混淆。为了提高定位准确性，利用形态学的相关知识按面积大小进行筛选，并设定一个阈值来滤除小于该阈值的区域，从而获得精确的目标位置。 接下来，在目标区域内进一步分离出彩色图像中的特定部分作为识别对象。最后通过BP神经网络方法对这些数据进行训练和分类处理后输出结果。 整个系统设计中还包含了一个可视化GUI界面以方便用户操作，并且布局合理。