**實驗要求：**基于數(shù)字圖像處理，設(shè)計實現(xiàn)一個自然場景下公路交通限速標(biāo)志分割和識別的程序。要求系統(tǒng)具有界面，并實現(xiàn)以下功能：
1）讀入自然場景下包含交通標(biāo)志的圖像
2）對圖像進(jìn)行預(yù)處理
3）交通標(biāo)志區(qū)域的定位
4）限速交通標(biāo)志的分割
5）對限速標(biāo)志中的數(shù)字進(jìn)行分離和識別

選取的實驗圖像：

圖像預(yù)處理：這里為了滿足實驗要求添加了一個預(yù)處理環(huán)節(jié)，主要方法采用CLAHE方法，具體解釋可以參考鏈接

采用該方法，可以直接在灰度圖進(jìn)行限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡，也可以將彩色RGB圖轉(zhuǎn)化到LAB空間對L分量進(jìn)行處理，也可以轉(zhuǎn)化到HSV空間對H分量進(jìn)行處理，這里附上轉(zhuǎn)換至LAB空間進(jìn)行CLAHE處理后的圖像，其它方法讀者可自行驗證實驗。

RGB = imread('traffic_sign.jpg'); LAB = rgb2lab(RGB); L = LAB(:,:,1)/100; L = adapthisteq(L,'NumTiles',[8 8],'ClipLimit',0.005); LAB(:,:,1) = L*100; J = lab2rgb(LAB); figure imshowpair(RGB,J,'montage') title('原圖(左)和經(jīng)CLAHE增強(qiáng)后圖(右) ')

**交通標(biāo)志定位：**通過先驗知識可以得知限速標(biāo)志大都是紅色外框的圓形標(biāo)志，內(nèi)含有限速數(shù)字，因此我們的定位方法為將圖片轉(zhuǎn)換到HSV空間，在HSV模型，H表示色調(diào)，S表示飽和度，V表示數(shù)值（對應(yīng)圖像亮度），提取出紅色分量的像素區(qū)域

hsv=rgb2hsv(J);%轉(zhuǎn)換到HSV空間 h1=hsv(:,:,1);%H分量 s1=hsv(:,:,2);%S分量 v1=hsv(:,:,3);%V分量 %提取紅色分量 hsvR=((h1<=0.056&h1>=0)|(h1>=0.740&h1<=1.0))&s1>=0.169&s1<=1.0&v1>=0.180&v1<=1.0; figure,imshow(hsvR);title('原圖hsv檢測圖像');

然后再使用二值化分析中的面積和離心率參數(shù)分離出圖像中的面積較大（去除噪聲紅色）且呈圓形的區(qū)域，并定位加框。

**限速標(biāo)志識別：**將定位區(qū)域的圖像切下，循環(huán)處理進(jìn)行識別，識別器的選擇可以自己設(shè)計分類器，也可以直接調(diào)用MATLAB中的OCR函數(shù)進(jìn)行識別，修改參數(shù)后可以進(jìn)行識別，識別效果還可以接受。
ps:實驗圖中去除了全線禁停標(biāo)志的最后加框，是識別后其識別結(jié)果為空，加了個條件限制自然就可以去掉了。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB_GUI项目 自然场景下限速标志识别的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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