基于matlab交通标志识别系统用的APP designer设计的gui界面 交互原理:bp神经网络-训练好图像处理有灰度化-二值化-颜色区域定位识别

news2024/11/8 9:19:59

基于MATLAB的交通标志识别系统是一个实用的工具,用于识别道路交通标志。该系统结合了图像处理技术和BP神经网络模型,可以在给定的图像中定位并识别交通标志。通过使用MATLAB的App Designer工具,系统还提供了一个交互式的图形用户界面(GUI),使用户能够轻松上传图片并查看识别结果。以下是关于这一系统的详细介绍及其实现的关键代码示例。

项目介绍

本项目旨在开发一个基于MATLAB的交通标志识别系统,该系统可以自动检测并识别输入图像中的交通标志。系统的主要功能包括图像预处理(灰度化、二值化)、颜色区域定位和识别。此外,系统还通过App Designer构建了一个用户友好的GUI界面,使用户能够方便地与系统交互。

关键功能

  1. 图像预处理

    • 灰度化:将彩色图像转换为灰度图像,减少计算复杂度。
    • 二值化:通过阈值处理将图像转换为黑白图像,突出目标区域。
  2. 颜色区域定位

    • 利用形态学操作(如膨胀、腐蚀)和连通域分析来定位图像中的交通标志区域。
  3. 交通标志识别

    • 使用预先训练好的BP神经网络模型识别定位到的交通标志。
  4. 用户界面

    • 通过MATLAB的App Designer构建GUI,用户可以上传图片并查看识别结果。

技术栈

  • 图像处理:MATLAB内置的图像处理工具箱。
  • 神经网络模型:BP神经网络模型。
  • 图形用户界面:MATLAB的App Designer。

关键代码示例

以下是一个基于MATLAB的交通标志识别系统的简化代码示例,包括图像预处理、颜色区域定位、BP神经网络识别及GUI界面的基本实现。

1. 读取图像
1% 读取输入图像
2img = imread('path_to_traffic_sign.jpg');
3imshow(img);
4title('Original Image');
2. 图像预处理
1% 转换为灰度图像
2grayImg = rgb2gray(img);
3
4% 二值化
5threshold = graythresh(grayImg);  % 自动计算阈值
6binaryImg = imbinarize(grayImg, threshold);
7
8% 显示预处理后的图像
9figure;
10imshow(binaryImg);
11title('Binary Image');
3. 颜色区域定位
1% 形态学操作
2se = strel('disk', 5);  % 定义结构元素
3morphImg = imclose(binaryImg, se);  % 闭运算
4
5% 查找连通域
6[BW, numObjects] = bwlabel(morphImg);
7props = regionprops(BW, 'BoundingBox', 'Area');
8
9% 筛选交通标志候选区域
10trafficSignCandidates = [];
11for k = 1:length(props)
12    area = props(k).Area;
13    if area > 1000 && area < 10000  % 调整面积范围以适应不同大小的交通标志
14        trafficSignCandidates = [trafficSignCandidates; props(k).BoundingBox];
15    end
16end
17
18% 绘制候选区域
19figure;
20imshow(img);
21hold on;
22for k = 1:size(trafficSignCandidates, 1)
23    rectangle('Position', trafficSignCandidates(k,:), 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
24end
25hold off;
26title('Detected Traffic Signs');
4. 交通标志识别
1% 加载训练好的BP神经网络模型
2net = load('path_to_bp_network.mat');  % 假设模型保存为.mat文件
3
4% 识别交通标志
5recognizedSigns = [];
6for k = 1:size(trafficSignCandidates, 1)
7    signImg = imcrop(grayImg, trafficSignCandidates(k,:));  % 提取交通标志区域
8    signImg = imresize(signImg, [32 32]);  % 调整为模型输入尺寸
9    
10    % 预处理图像
11    signImg = double(signImg) / 255;
12    signImg = signImg(:);
13    
14    % 使用BP神经网络进行识别
15    output = net(signImg');
16    [~, index] = max(output);
17    
18    recognizedSigns = [recognizedSigns; index];
19end
20
21% 显示识别结果
22disp(['Recognized Traffic Signs: ' num2str(recognizedSigns)]);
5. 用户界面

使用MATLAB的App Designer构建一个简单的GUI,用户可以上传图片并查看识别结果。

1% 创建一个新的App Designer应用程序
2app = uifigure;
3
4% 添加一个按钮用于上传图片
5uploadButton = uibutton(app, 'push', 'Text', 'Upload Image', 'Position', [20 20 100 30], 'ButtonPushedFcn', @uploadImage);
6
7% 添加一个文本框用于显示识别结果
8resultLabel = uilabel(app, 'Text', '', 'Position', [150 20 200 30]);
9
10% 上传图片的回调函数
11function uploadImage(src, event)
12    [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.png;*.bmp', 'Image Files'}, 'Select an Image');
13    if isequal(filename, 0)
14        disp('User selected Cancel');
15        return;
16    else
17        fullFileName = fullfile(pathname, filename);
18        img = imread(fullFileName);
19        imshow(img, 'Parent', app);
20        
21        % 调用交通标志识别函数
22        [recognizedSigns] = recognizeTrafficSigns(img);
23        
24        % 更新结果显示
25        resultLabel.Text = ['Recognized Traffic Signs: ' num2str(recognizedSigns)];
26    end
27end
28
29% 交通标志识别函数
30function [recognizedSigns] = recognizeTrafficSigns(img)
31    % 在这里调用前面定义的图像预处理、颜色区域定位和BP神经网络识别代码
32    % ...
33end

应用场景

  • 交通管理:用于交通标志的自动化识别,提高交通管理效率。
  • 自动驾驶:辅助自动驾驶系统识别道路上的交通标志。
  • 安全监控:用于监控交通标志的有效性,确保交通安全。

结论

基于MATLAB的交通标志识别系统通过结合图像处理技术和BP神经网络模型,实现了对交通标志的自动检测和识别。系统通过MATLAB的App Designer构建了一个用户友好的GUI界面,使用户能够方便地上传图片并查看识别结果。该系统可以应用于交通管理、自动驾驶和安全监控等多个领域,提高交通标志识别的准确性和效率。随着技术的不断进步,此类系统将在实际应用中发挥更大的作用。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2129852.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【idea-安装】

JetBrains官⽹ : https://www.jetbrains.com/ 1.下载idea安装包&#xff0c;下载旧一些的版本&#xff0c;避免新版本的不稳定。 下载下来的安装包是exe格式的&#xff0c;直接点击运行。 点击Next 2.选择要下载的位置&#xff0c;点击下一步。 3.选择⽣成快捷⽅式和建⽴⽂件…

从头开始学MyBatis—01搭建基础框架

首先对mybatis进行一个简单的介绍&#xff0c;然后从最基础的准备工作开始搭建一个mybatis的开发 环境&#xff0c;最后通过简单的增删改查来熟悉配置文件和映射文件的编写。 目录 1.Mybaits简介 2.开发环境和准备工作 2.1开发环境 2.2pom文件 2.3数据库和表 2.4对应实体…

探索Python世界的隐藏宝石:Pika库的神秘力量

文章目录 探索Python世界的隐藏宝石&#xff1a;Pika库的神秘力量背景&#xff1a;为何选择Pika&#xff1f;Pik库简介如何安装Pika&#xff1f;简单库函数使用方法场景应用常见Bug及解决方案总结 探索Python世界的隐藏宝石&#xff1a;Pika库的神秘力量 背景&#xff1a;为何…

【机器学习】8 ——朴素贝叶斯

机器学习 8 ——朴素贝叶斯 特征条件独立假设 朴素是指每个特征独立地影响结果&#xff0c;整个假设在实际应用中不成立&#xff0c;主要是思想 输入输出的来拟合概率分布&#xff0c;贝叶斯定理&#xff0c;后验概率最大 文章目录 机器学习 8 ——朴素贝叶斯前言贝叶斯定理先…

vue2使用ag-grid表格

ag-grid官网&#xff1a;Vue Grid: Custom Components | AG Grid 根据官方文档说的AG Grid no longer supports Vue 2. The last version to support Vue 2 is AG Grid v31.3.&#xff0c;目前只有v31.3.版本支持vue2。 以下是官方给的demo Vue Grid: Get Started with AG G…

C# WPF编程-串口通信

C# WPF编程-串口通信 串口通信1. NuGet安装System.IO.Ports2. 界面布局XAML3. C#代码4. 运行效果源码下载 串口通信 1. NuGet安装System.IO.Ports 2. 界面布局XAML <Window x:Class"BlocksTools.MainWindow"xmlns"http://schemas.microsoft.com/winfx/2006…

Python 从入门到实战15(字符串其它操作)

我们的目标是&#xff1a;通过这一套资料学习下来&#xff0c;通过熟练掌握python基础&#xff0c;然后结合经典实例、实践相结合&#xff0c;使我们完全掌握python&#xff0c;并做到独立完成项目开发的能力。 上篇文章我们通过举例学习了字符串一些操作说明。今天继续讨论字符…

Java数组08:ArrayList简介

本节内容视频链接&#xff1a; Java关于ArrayList的简单用法与介绍_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1CC4y177CW/?spm_id_from333.337.search-card.all.click&vd_sourceb5775c3a4ea16a5306db9c7c1c1486b5Java的ArrayList简介_哔哩哔哩_bilibilihttps:…

Leetcode面试经典150题-27.移除元素

解法都在代码里&#xff0c;不懂就留言或者私信 超级简单的题&#xff0c;一般出现在笔试里&#xff0c;但是不知道为啥字节高频题里会排的那么靠前 class Solution {public int removeElement(int[] nums, int val) {/**如果数组为空&#xff0c;没什么可操作的&#xff0c;…

产业园服务体系建设,是否已全面覆盖企业成长的每一个阶段?

在当今竞争激烈的商业环境中&#xff0c;产业园作为企业发展的重要载体&#xff0c;其服务体系的完善程度至关重要。那么&#xff0c;产业园服务体系建设&#xff0c;是否已全面覆盖企业成长的每一个阶段呢&#xff1f; 从企业的初创期来看&#xff0c;产业园可以提供办公场地的…

【JUC】15-ThreadLocal线程局部变量

1. ThreadLocal ThreadLocal提供线程局部变量。每个线程在访问ThreadLocal实例的时候都有自己的、独立的变量副本。ThreadLocal实例通常是类中的私有静态字段&#xff0c;使用它的目的是希望将状态(用户ID或事务ID)与线程关联起来。 class Saler {ThreadLocal<Integer> …

基于Boost库的搜索引擎开发实践

目录 1.项目相关背景2.宏观原理3.相关技术栈和环境4.正排、倒排索引原理5.去标签和数据清洗模块parser5.1.认识标签5.2.准备数据源5.3.编写数据清洗代码parser5.3.1.编写读取文件Readfile5.3.2.编写分析文件Anafile5.3.2.编写保存清洗后数据SaveHtml5.3.2.测试parser 6.编写索引…

HPM6E00:PWM V2使用指南

先楫推出的HPM6E00系列芯片&#xff0c;PWM功能升级到了V2版本。和V1版本不同的是&#xff0c;V2版本的每组PWM模块包含4个独立的PWM生成模块&#xff0c;每个PWM生成模块包含一个counter和4个比较器&#xff0c;可以生成4组频率不同的PWM波。每个PWM生成模块&#xff0c;对应生…

​​​​通过给定一个全屏的位置得到该位置处是哪一个控件、 遍历窗口中的每一个元素

通过给定一个全屏的位置得到该位置处是哪一个控件&#xff08;以下方法&#xff09; [static] QWidget *QApplication::widgetAt(const QPoint &point) 场景&#xff1a;通过位置获取该位置处的widget后&#xff0c;然后进行判断&#xff0c;是不是某个或某些控件&#x…

韩语中的多义词 (치다)柯桥学韩语到蓝天广场附近

치다 1. 表示用毛笔、铅笔等点点、划线或者绘图。 예: 밑줄을 치다. 划底线 중요한 부분에 동그라미를 쳤다. 在重要的部分画上圆圈。 2. 表示倾倒少量液体或者粉末之类的东西。 예: 싱거우니 소금을 쳐야겠다. 味道淡&#xff0c;得再撒点盐。 기계에 기름을 치다. 给机…

小众创新组合!LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测(Matlab)

小众创新组合&#xff01;LightGBMBO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测(Matlab) 目录 小众创新组合&#xff01;LightGBMBO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测(Matlab)效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现LightGBMBO-Transformer-L…

陈坤2024行走的力量 走向山野感受距离自然更近的地方

近日&#xff0c;由陈坤发起的心灵建设类项目“行走的力量”在西藏林芝圆满完成&#xff0c;今年陈坤和行者们重返西藏&#xff0c;在海拔3500-4700的高原行走了6天5夜&#xff0c;从城市走向山间&#xff0c;感受自然里的生活&#xff0c;用行走的方式&#xff0c;让自己慢下来…

【C++ Primer Plus习题】15.4

大家好,这里是国中之林! ❥前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。有兴趣的可以点点进去看看← 问题: 解答: main.cpp #include <iostream> #include "sales.h"…

第二期: 第三节 裸机代码如何烧写

这个 过程其实 需要在 编写了 驱动之后&#xff0c; 再进行。 因为 要烧写 代码&#xff0c; 你必须 要有一份&#xff0c; 可以烧写的代码。 这里比较重要的是 secureCRT 的安装流程。 这里忘记怎么安装的了。 大致就是 &#xff0c; 先安装 secureCRT , 然后 在破解。不破…

博弈论专题一(NIM游戏)

Nim游戏 重点结论&#xff1a;对于一个Nim游戏的局面(a1,a2,...,an)&#xff0c;它是P-position当且仅当a1^a2^...^an0&#xff0c;其中^表示位异或(xor)运算。 (本篇只做简单的结论描述,详细证明过程请看这篇博客) Nim和 堆物品&#xff0c;每堆 ai 个&#xff0c;两个玩家…