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MATLAB的交通标志牌识别实现

news 2025/9/16 11:40:48

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

一、核心识别流程设计

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）
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）
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）

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');