MATLAB的交通标志牌识别实现

MATLAB的交通标志牌识别实现，使用了颜色分割、形态学处理、模板匹配等核心技术

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一、核心识别流程设计

1. 图像预处理 灰度化与去噪 色彩空间转换（RGB→HSV/Lab） 颜色阈值分割（红色/蓝色/黄色区域提取）
2. 几何特征提取 边缘检测（Canny算子） 形态学操作（腐蚀+膨胀） 轮廓分析（筛选圆形/三角形/矩形区域）
3. 标志分类识别 模板匹配（归一化互相关法） 特征融合（颜色+形状+纹理） 机器学习分类（SVM/随机森林）

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二、代码

1. 图像预处理模块

%% 读取图像与颜色空间转换
img = imread('traffic_sign.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
hsv_img = rgb2hsv(img);% 颜色阈值分割（以红色标志为例）
red_mask = (hsv_img(:,:,1) > 0.8) | (hsv_img(:,:,1) < 0.2);
green_mask = (hsv_img(:,:,2) > 0.5);
blue_mask = (hsv_img(:,:,3) > 0.7);% 合并颜色区域
color_mask = red_mask | green_mask | blue_mask;
cleaned_mask = bwareaopen(color_mask, 500); % 去除小区域

2. 几何特征提取

%% 边缘检测与形态学处理
edges = edge(cleaned_mask, 'Canny', [0.1 0.2]);
se = strel('disk', 3);
morph_img = imclose(edges, se); % 闭运算填充孔洞% 轮廓提取与筛选
stats = regionprops(morph_img, 'BoundingBox', 'Eccentricity', 'Area');
valid_regions = stats([stats.Eccentricity] < 0.8 & [stats.Area] > 1000);

3. 模板匹配分类

%% 加载标准模板库
templates = load('traffic_templates.mat'); % 包含限速/禁止/指示标志模板% 多尺度模板匹配
best_match = struct('label', '', 'score', 0);
for i = 1:numel(valid_regions)roi = imcrop(img, valid_regions(i).BoundingBox);for t = 1:numel(templates)corr = normxcorr2(templates(t).img, roi);[max_corr, ~] = max(corr(:));if max_corr > best_match.scorebest_match = struct('label', templates(t).label, ...'score', max_corr, 'pos', valid_regions(i).BoundingBox);endend
end% 显示识别结果
figure; imshow(img);
rectangle('Position', best_match.pos, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
text(best_match.pos(1), best_match.pos(2)-10, best_match.label, 'Color', 'r');

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三、完整系统架构建议

1. 数据采集模块
   • 使用树莓派+USB摄像头实时采集图像
   • 构建包含2000+标注样本的数据集
2. 算法优化模块
   • 开发自适应颜色分割算法
   • 实现级联分类器加速检测
3. 人机交互模块
   • 开发GUI界面显示识别结果
   • 支持语音播报与日志记录

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四、参考文献与工具

1. 核心文献 《基于颜色特征和形态学的交通标志检测》 《SVM在交通标志分类中的应用研究》
2. 代码 MATLAB标志牌识别 www.youwenfan.com/contentcnh/53188.html
3. 工具推荐 MATLAB Image Processing Toolbox VLFeat特征提取库 OpenCV-MATLAB接口