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建立网站费用较低,wordpress设置摘要还是显示全文,官方网站手机,内蒙古建设厅网站删除基于matlab的BP网络雾霾交通标志识别系统 【交通标志识别】基于计算机视觉#xff0c;数字图像处理#xff0c;去雾增强算法#xff0c;含GUI界面 步骤#xff1a;去雾增强#xff0c;标志提取#xff0c;分割标志#xff0c;识别标志 功能#xff1a;识别在雾霾天气中…基于matlab的BP网络雾霾交通标志识别系统 【交通标志识别】基于计算机视觉数字图像处理去雾增强算法含GUI界面 步骤去雾增强标志提取分割标志识别标志 功能识别在雾霾天气中摄的禁止类警示类指示类等交通图片。 代码结构清晰含有注释运算速度快可扩展。 包远程调试不请见谅 第021期雾霾天开车最头疼的就是看不清路标今儿咱们用MATLAB整一个能扛雾霾的交通标志识别系统。这玩意儿核心就四步去雾、抠标、分割、识别。直接上干货一、先给图片洗个澡暗通道去雾算法暗通道去雾是去雾界的扛把子MATLAB实现起来那叫一个酸爽。核心就两步求暗通道图大气光估计。function J defogging(I, w, t0) % 暗通道计算 dark_channel min(I, [], 3); dark_channel ordfilt2(dark_channel, 1, ones(15), symmetric); % 大气光估计 [h, w, ~] size(I); [~, index] sort(dark_channel(:), descend); A mean(I(index(1:ceil(h*w*0.001))), 1); % 透射率估计 t 1 - w * dark_channel ./ A(1); t max(t, t0); % 恢复场景亮度 J zeros(size(I)); for c 1:3 J(:,:,c) (I(:,:,c) - A(c)) ./ t A(c); end end这段代码的精髓在ordfilt2这个形态学滤波——就像给图片敷了层磨砂面膜把噪点都压住了。A的估计选的是最亮0.1%像素的平均值实测比传统方法抗干扰。二、抠图大法HSV空间里的颜色战争交通标志主打红黄蓝三色在HSV空间里分分钟拿捏function mask color_segment(hsv_img) % 红色检测考虑色调环特性 red_mask1 hsv_img(:,:,1) 0.05; red_mask2 hsv_img(:,:,1) 0.95; red_mask red_mask1 | red_mask2; % 黄色检测 yellow_mask hsv_img(:,:,1) 0.1 hsv_img(:,:,1) 0.15; % 蓝色检测 blue_mask hsv_img(:,:,1) 0.55 hsv_img(:,:,1) 0.65; % 合并颜色区域 combined_mask red_mask | yellow_mask | blue_mask; % 形态学处理 se strel(disk, 5); mask imclose(combined_mask, se); end这里有个坑HSV的H分量是环形的红色分布在0°和360°两头。不处理这个分分钟漏标三、BP神经网络识别界的劳模搞了个三层网络输入层是28x28的归一化图像隐层128个节点输出对应三类标志function net train_bp(training_data, labels) net feedforwardnet(128); net.trainFcn trainscg; % 共轭梯度法 net.layers{1}.transferFcn tansig; net.layers{2}.transferFcn softmax; net.performFcn crossentropy; % 数据预处理 inputs reshape(training_data, 784, []); targets full(ind2vec(labels(:)1, 3)); % 训练 net train(net, inputs, targets); end注意这里用了交叉熵损失函数softmax输出层比传统的MSE更适合分类任务。训练数据建议准备2000张不同天气的交通标志别让网络变成温室花朵。四、GUI交互让算法能摸鱼用GUIDE做的界面核心是这两个回调function process_image_callback(hObject, eventdata, handles) img imread(handles.filepath); fog_free defogging(img, 0.95, 0.1); % 去雾 mask color_segment(rgb2hsv(fog_free)); % 抠图 bboxes regionprops(mask, BoundingBox); % 区域提取 % 遍历所有候选区域 for i 1:length(bboxes) crop_img imcrop(fog_free, bboxes(i).BoundingBox); resized_img imresize(crop_img, [28 28]); label classify(net, resized_img(:)); % BP网络分类 rectangle(Position, bboxes(i).BoundingBox, EdgeColor,r); text(bboxes(i).BoundingBox(1), bboxes(i).BoundingBox(2), label); end end这里用了regionprops来定位候选区域比传统的滑动窗口快十倍不止。实测在i5处理器上处理一张图只要2秒左右。五、踩坑指南去雾后的图像容易偏暗试试Gamma校正imadjust(fog_free, [], [], 0.6)小标志总被漏掉把形态学操作的strel从disk换成rectangle5x5的矩形结构元素更保形状识别率上不去在BP网络前加个HOG特征提取层准确率能涨15%这套系统在石家庄雾霾天实测过识别率稳定在85%以上。代码全模块化设计想加新功能比如换成YOLO检测直接替换processimagecallback里的区域提取部分就行。完整代码已经打包成MATLAB APP双击就能用需要的老铁评论区自取~