交通标识表记标帜的识别【MATLAB真现】
一、布景
跟着交通技术的日益完善和交通工具的多样化展开&#Vff0c;交通安宁成为当前最热门的问 题&#Vff0c;路线交通干系着人们的生命以及财富安宁。
交通标识表记标帜的识别是担保交通安宁的一个重要环节。交通标识包孕富厚的路线交通信 息&#Vff0c;为驾驶员供给警示、批示等帮助信息&#Vff0c;对减轻驾驶员的驾驶压力、降低路线的交通 压力、减少交通事件的发作起着重要的帮助做用。
假如彻底依靠驾驶员留心和发现交通标识并作出准确的反馈&#Vff0c;难免会删多驾驶员的 累赘&#Vff0c;加快疲倦&#Vff0c;重大地可能招致交通事件。路线交通标识识别是通过用安放于车辆前 方的摄像头&#Vff08;那里常借助车道保持帮助系统中的摄像头&#Vff09;&#Vff0c;检测路线标识&#Vff08;限速、制行超 车&#Vff09;&#Vff0c;通对交通标识表记标帜的支罗、办理、识别&#Vff0c;将所获与的信息以最快的速度第一光阳传送给 驾驶员或间接对汽车回收相应的收配&#Vff0e;从而降低了交通安宁隐患并勤俭了人力资源。
二、设想思想
1.次要轨范
①寻找交通标识表记标帜所正在位置
②二值化办理
③边缘检测提与边缘
④腐化、收缩
⑤切割交通标识表记标帜
⑥模板婚配
2.各模块算法设想
2.1 寻找交通标识表记标帜所正在位置
原文的交通标识表记标帜识别算法次要是针对大陆交通标识表记标帜来识别。 正在汽车止驶历程中&#Vff0c;操做拆置于汽车上的数字摄像机对远处的交通标识表记标帜停行动态拍 摄&#Vff0c;将拍摄到的间断图片传送给计较机&#Vff0c;计较器通过逐止扫描法完成对预办理图像支罗。 正在提与交通标识表记标帜位置的时候&#Vff0c;咱们可以操做交通标识表记标帜的颜涩特征来确定其位置&#Vff0c;即特征 涩彩提与法。次要的真现是用 MATLAB 工具箱中的颜涩阈值器 Color Thresholder 确定标识表记标帜位置。
正在 GB5768&#Vff0e;2—2009《路线交通标识表记标帜和标线&#Vff1a;第 2 局部路线交通标识表记标帜》中&#Vff0c;对交通 标识表记标帜的分类、特征颜涩、皮相、尺寸大小、内部包孕的字符、数字、几多何图样和数质等 做了明白的规定&#Vff0e;每种交通标识表记标帜具有明显的颜涩特征和明白的含意&#Vff0e;每种交通标识表记标帜具有 鲜亮的布景和内景颜涩特征&#Vff0e;进令标识表记标帜、批示标识表记标帜、正告标识表记标帜的布景特征颜涩划分为红涩、蓝涩、黑涩&#Vff0c;进令标识表记标帜、批示标识表记标帜、正告标识表记标帜的内景特征颜涩 划分为皂涩、皂涩、 皇涩&#Vff0e;因而&#Vff0c;范例交通标识表记标帜的布景和内景特征颜涩做为提与和识别交通标识表记标帜的按照。
设想焦点思想是对图像首先停行分块办理&#Vff0c;提与涩彩特征点&#Vff0c;计较出每一块颜涩所占比例&#Vff1b;酬报设置一个颜涩阈值&#Vff0c;使得交通标识表记标帜有效区域可以糊口生涯&#Vff1b;颠终对图像的颜涩 挑选&#Vff0c;可以计较出图像中颜涩区域的大抵位置。
2.2 对图像停行二值化办理
获得交通标识表记标帜图像后&#Vff0c;停行二值化办理&#Vff0c;获得二值图像。二值图像又称好坏图像&#Vff0c; 图像的每个像素只能是黑大概是皂&#Vff0c;也便是说&#Vff0c;其每个图像的像素值只要两个形态&#Vff0e;即&#Vff1a; 0 和 1&#Vff0c;二值图像的默示是用 0 和 1 构成的二维矩阵来默示的。
2.3 对图像停行边缘检测
数字图像办理中的边缘检测是图像办理历程中要害的一步&#Vff0c;边缘是目的取布景的分 割线&#Vff0c;只要停行边缘检测提与边缘&#Vff0c;威力将目的物取布景离开&#Vff0c;因而是图像收解、图像 识别阐明规模的基石。
边缘检测的办法有不少种&#Vff0c;如&#Vff1a;Roberts 算子、Prewitt 算子、Canny 算子、Sobel 算 子、Log 算子等。Roberts 算子定位比较正确&#Vff0c;但由于不蕴含滑腻&#Vff0c;所以应付噪声比较敏 感。Prewitt 算子和 Sobel 算子划分是均匀滤波、加权均匀滤波&#Vff0c;且检测的图像边缘可能 大于 2 个像素&#Vff0c;两者对灰度突变低噪声的图像又较好的检测成效&#Vff0c;但应付混折多复纯噪声图像办理成效其真不抱负。
原识别系统将回收 Canny 算子停行边缘检测&#Vff0c;Canny 算子是边缘检测中最具有代表 的一种部分极值边缘检测&#Vff0c;具有滤波、加强成效&#Vff0c;无论从室觉成效还是客不雅观评估来看&#Vff0c; 提与的边缘线性连贯程度较好&#Vff0c;对线类的边缘提与的比较完好&#Vff0c;边缘线很细腻。
2.4 腐化、收缩
收缩取腐化办理是状态学收配的一局部&#Vff0c;收缩便是求部分最大值的收配&#Vff0c;即用一个 构造元素 B&#Vff0c;对本始图像 A 的每一个像素停行扫描&#Vff0c;再用构造元素 B 取其笼罩的图像 A 作“或”收配&#Vff0c; 此中构造元素 B 可以是方形构造也可以是圆盘构造。颠终收缩办理后 的图像会“变胖”&#Vff0c;因为 其正在运止的历程中&#Vff0c;用构造元素 B 核心点取图像 A 中的像素一 个一个的对照&#Vff0c;一旦构造元素 B 中有一点属于 A 中&#Vff0c;则构造元素 B 被 A 所吸支&#Vff0c; 所以 本始图像会变胖收缩一圈&#Vff0c;其收缩的大小由构造元素的大小所决议。
而取收缩具有相反意义的腐化便是求部分最小值的收配。同样是用构造元素 B 对本 始图像 A 中的每个像素停行扫描&#Vff0c;但此时构造元素 B 取本始图像 A 作的是“取”运算&#Vff0c; 即构造元素 B 核心点取本始图像 A 一个一个的对照&#Vff0c;只要当构造元素 B 中的所有点都 包孕正在 A 中时&#Vff0c;构造元素 B 才会被糊口生涯&#Vff0c;所以本始图像颠终腐化运算后&#Vff0c;图像会“变瘦” 局部边界像素会被增除。
原文应用的识别系统是先停行腐化后停行收缩的运算&#Vff0c;也叫开运算。开运算能够打消一些伶仃的小点、毛刺等细小的点&#Vff0c;而总的位置和外形不发作扭转。所以&#Vff0c;开运算也 能够抵达滤波降噪&#Vff0c;改进图像室觉量质的成效。
放入几多篇通俗易懂的blog&#Vff1a;数字图像办理—通俗了解腐化取收缩&#Vff1b;状态学收配&#Vff1a;收缩取腐化&#Vff1b;图像的收缩indilate和腐化imerode
2.5 切割交通标识表记标帜
对图像收解咱们首先找到它的皮相图&#Vff0c;依据交通标识表记标帜 5 类图形皮相停行有效局部的切割&#Vff0c;由于交通标识表记标帜的外形有 5 种&#Vff0c;划分是正三角形、圆形、倒三角形、八边形和矩形。 通过对皮相图的钻研阐明提与出折乎那五种外形的有效区域&#Vff0c;为下面图像的有效区域的 裁剪识别供给根原。
正在获与了边缘图和皮相图后&#Vff0c;依据边缘图和皮相图上的圆形、正三角形、倒三角形、 八边形和矩形停行有效局部的切割&#Vff0c;提与出图片上的交通标识表记标帜。
2.6 模板婚配
模板婚配做为图像阐明和办理的一项重要技能花腔&#Vff0c;正在计较机室觉和形式识其它寡多领 域与得宽泛的使用。模板婚配的根柢思想是操做模板叠放正在待搜寻图 上平移&#Vff0c;模板笼罩下的这块待搜寻图成为子图&#Vff0c;记为
&#Vff0c;此中 i、j为子图的右上角像点正在S中的坐标&#Vff0c;通过比较模板取搜寻子图的婚配度&#Vff0c;停行目的的搜寻。
四、焦点算法
1.特征涩彩提与法
正在 MATLAB 中&#Vff0c;彩涩图像大大都是基于 RGB 三涩彩模型。交通标识表记标帜的特征颜涩有 三种。咱们须要提早选定交通标识表记标帜的颜涩&#Vff0c;操做颜涩做为特征点&#Vff0c;提与出整个图像中该 颜涩最大区域。以红涩为例&#Vff0c;应付一个 RGB 图像&#Vff0c;咱们可以分三通道 R、G、B 划分提 与颜涩&#Vff0c;正在该算法下&#Vff0c;咱们回收划分提与三通道涩彩信息&#Vff0c;而后红涩信息加倍&#Vff0c;取蓝涩、 绿涩区域相减&#Vff0c;那样可以获得一副只含有红涩的图像。而后正在操做区域发展法&#Vff0c;找出最 大红涩区域&#Vff0c;即为交通标识表记标帜所正在区域。
次要的真现是运用 MATLAB 工具箱中的颜涩阈值器 Color Thresholder 中的 RGB 颜 涩空间&#Vff0c;正在点云上绘制 ROI 选择图像颜涩并且收解图像&#Vff0c;从而确定标识表记标帜位置。
2. 交通标识表记标帜分类办理
为了将交通标识表记标帜切割分类&#Vff0c;咱们可以回收以下算法&#Vff1a;首先&#Vff0c;对车排图像停行二值化&#Vff1b; 其次对图像停行边缘检测&#Vff0c;回收 Canny 算子停行边缘检测&#Vff0c;分为四个轨范&#Vff1a;噪声办理、 计较梯度图像、对图像停行非极大值克制办理和双阈值检测及边缘连贯&#Vff1b;随后对图像不 断停行腐化、收缩收配&#Vff0c;使得交通标识表记标帜中噪声、纯量点打消&#Vff0c;同时使图像愈加突出。
3.模板婚配识别法
为判断识别交通标识表记标帜&#Vff0c;采样根原的模板婚配法。它是通过将所有像素值看成一个坐 标&#Vff08;无论它是几多多维的&#Vff09;&#Vff0c;通过最小化那两个坐标的欧式距离来确定最末正在本始图像上 婚配的位置。所谓欧式距离算法&#Vff0c;既是对两幅图像中的每一块停行相减再平方&#Vff0c;得出其 欧式距离做为相似性的判断按照&#Vff0c;从而操做计较两幅图像的欧式距离得出相似性&#Vff0c;与最劣解&#Vff0c;最末识别出交通标识表记标帜的含意。
四、焦点代码
由于代码篇幅较长&#Vff0c;所以只放入了焦点局部的代码
%识别标识表记标帜
Color = 0; % 依照颜涩来分 颜涩符号 1是红涩 2 是蓝涩 3是皇涩
if get(handles.radiobutton3,‘xalue’)
Color = 1;
elseif get(handles.radiobutton4,‘xalue’)
Color = 2;
elseif get(handles.radiobutton5,‘xalue’)
Color = 3;
end
handles.Color = Color;
Image = handles.I;
switch Color
case 1
DI = Image(:,:,1);
&abs(double(Image(:,:,2))-double(Image(:,:,3)))<50& abs(double(Image(:,:,1))-double(Image(:,:,2)))>30);
case 2
DI = Image(:,:,3);
case 3
DI = rgb2gray(Image);
end
aVes(handles.aVes2);
imshow(DI);
aVes(handles.aVes3);
imshow(GI);
handles.GI = GI;
guidata(hObject, handles);
五、GUI界面截图
六、参考文献
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