【图像检测】基于计算机实现交通标志图像检测提取附matlab代码和报告

简介: 【图像检测】基于计算机实现交通标志图像检测提取附matlab代码和报告

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⛄ 内容介绍

交通标志检测技术的研究,对于现代智能交通的发展具有重大意义.文中提出一种基于颜色检测的算法,首先,将原彩色图像转化为灰度图像,同时,利用RGB颜色模型中的阈值分割将原图像转化为二值图像,然后通过Canny算子实现边缘检测,再对边缘检测结果进行封闭区域填充处理并再次进行边缘检测,从而得到目标区域的坐标范围,进而实现图像中交通标志部分的准确定位,最后通过图像之间的算术运算去除背景,完成交通标志的检测.实验结果表明,该算法可以快速准确地检测出图像中的交通标志,准确率达到93.75%,具有速度快,准确度好,易于理解和实现等优点.

⛄ 部分代码

%To crop the segment from source Image

input = output;

values = unique(input(input~=0));

count = numel(values);

Area = zeros(count,1);

[row,col] = size(input);

%For all the idnetified segments

for indexing = 1:count


   

top_i = 0;

top_j = 0;

bottom_i = 0;

bottom_j = 0;

flag = 0;

%To identify, where the segment begins at the north (- top)

for i = 1:row

   for j = 1:col

   if(input(i,j) == values(indexing))

       top_i = i;

       top_j = j;

       flag = 1;

       break

   end

   end

   if(flag == 1)

       break

   end

end

flag = 0;


%To identify, where the segment ends at the south (- bottom)

for i = row:-1:1

   for j = 1:col

   if(input(i,j) == values(indexing))

       bottom_i = i;

       bottom_j = j;

       flag = 1;

       break

   end

   end

   if(flag == 1)

       break

   end

end


flag = 0;


%To identify, where the segment ends at from the east (-right)

for i = col:-1:1

   for j = 1:row

   if(input(j,i) == values(indexing))

       right_i = j;

       right_j = i;

       flag = 1;

       break

   end

   end

   if(flag == 1)

       break

   end

end


flag = 0;


%To identify, where the segment begins starts at the west (-left)

for j = 1:col

   for i = 1:row

   if(input(i,j) == values(indexing))

       left_i = i;

       left_j = j;

       flag = 1;

       break

   end

   end

   if(flag == 1)

       break

   end

end


%Borders of Square Calculation - To form square


square_right_row_top = top_i - 5;

square_right_col_top = right_j + 5;


square_left_row_top = square_right_row_top;

square_left_col_top = left_j - 5;


square_left_row_bottom = bottom_i + 5;

square_left_col_bottom = square_left_col_top;


square_right_row_bottom = square_left_row_bottom;

square_right_col_bottom = square_right_col_top;


%To plot the identified shape on the original image

width = square_right_col_top - square_left_col_top;

height = square_left_row_bottom - square_left_row_top;


Area(indexing) = width * height;


if(Area(indexing) > 2000)


figure

imshow(source)

rectangle('Position',[square_left_col_top,square_left_row_top,width,height],'LineWidth',5,'EdgeColor','r'),title('Identified Signage Information');

%To analyse the cropped Image

%Extracting the segment from the source

cropped_Image = source(square_left_row_top:square_right_row_bottom,square_left_col_top:square_right_col_bottom,:);

figure

imshow(cropped_Image),title('Extracted Image');


%To alarm, The sign has been identified

[y,fs] = audioread('Horn.wav');

sound = audioplayer(y,fs);

play(sound);


%Optical character Recognition

% text = ocr(cropped_Image);

end

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]娄月新. 基于Matlab的交通标志识别系统设计与实现[J]. 电脑编程技巧与维护, 2014(6):2.

⛄ 完整代码

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