基于MATLAB的交通标志识别开车上路最怕错过限速标志今天咱们聊聊用MATLAB做个能自动识别交通标志的玩意儿。先别急着找深度学习框架咱们从基础的图像处理套路入手保准你能看懂还能玩起来。先整点颜色分割试试水。交通标志最明显的特征就是那抹骚红色咱们可以用HSV颜色空间搞事情img imread(stop_sign.jpg); hsv_img rgb2hsv(img); red_mask (hsv_img(:,:,1) 0.95 | hsv_img(:,:,1) 0.05) hsv_img(:,:,2) 0.6;这段代码先把图片转成HSV格式然后设定红色阈值。注意这里的0.95和0.05其实是处理色相环首尾相连的特性相当于同时抓取0-10度和350-360度的红色范围。后面的0.6是饱和度阈值过滤掉灰蒙蒙的干扰区域。接着给图像做个体检用形态学操作清理小噪点se strel(disk,3); clean_mask imopen(red_mask, se); clean_mask imclose(clean_mask, se);这里先开运算后闭运算相当于先用3像素的刷子把孤立的小白点擦掉再把小黑洞填平。这个操作特别适合处理树影斑驳的路面环境实测能干掉80%的树叶反光干扰。基于MATLAB的交通标志识别特征提取咱们用HOG方向梯度直方图这玩意儿对形状敏感[hog_feature, hog_visualization] extractHOGFeatures(img, CellSize, [20 20]);取20x20的细胞单元既能捕捉标志轮廓又不会太敏感。跑这段代码时记得看看hog_visualization那些彩色箭头就是MATLAB帮你画的梯度方向像极了交通标志的放射状边缘。分类器直接上SVM省事svm_model fitcsvm(training_features, labels, KernelFunction,rbf); predicted_label predict(svm_model, test_feature);用RBF核函数对付非线性分类问题。训练时要记得做数据增强把同一标志的旋转、缩放版本都喂进去不然遇到歪着拍的标志立马歇菜。测试时整个活test_img imresize(test_img, [100 100]); % 统一尺寸 if strcmp(predicted_label, stop) rectangle(Position,[x y w h], EdgeColor,r,LineWidth,3) end这里强行缩放到100x100可能会变形但实测比保持比例缩放识别率高。画红框的时候记得把坐标换算回原图尺寸不然定位会漂移。话说回来这个方案在阴天效果会打七折这时候得考虑上YOLO之类的深度学习模型。不过对于应急场景比如车载系统突然挂了需要临时顶包这套传统方案跑起来只需要0.3秒比深度学习快一个数量级。下次堵车时不妨试试没准能攒个车载报警器玩玩。