原文:基于OpenCV的交通标志识别(SVM+Hu不变矩, 部分测试源代码)

最近跟着老师做一个交通识别的项目, 总算明白了一个道理, 这水啊, 不去亲自蹚上一遭就不知道有多深, 更根本的原因当然还是自己学的不够扎实, 不够好. 经过了一个寒假的折磨,终于做出了一个原型来, 想到了自己当时被折磨的头疼的样子,想着将一部分源代码发上来, 希望可以帮助到别人. 呵呵,废话不多说了 这里我发的是一个手写字符识别的程序 这是在编写交通标志的过程中产生的,因为当时手头的交通标志的样本 ...

2017-03-13 15:01 1 5917 推荐指数:

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Python3+OpenCV实现简单交通标志识别

由于该项目是针对中小学生竞赛并且是第一次举行,所以识别的目标交通标志仅仅只有直行、右转、左转和停车让行。 整体流程如下: 数据集收集(包括训练集和测试集的分类) 图像预处理 图像标注 根据标注分割得到目标图像 HOG特征提取 训练得到模型 将模型带入识别算法进行 ...

Fri Aug 09 01:05:00 CST 2019 11 2856
TSR交通标志检测与识别

TSR交通标志检测与识别 说明: 传统图像处理算法的TSR集成在在ARM+DSP上运行,深度学习开发的TSR集成到FPGA上运行。 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置 ...

Fri Mar 13 02:49:00 CST 2020 0 1533
HuSVM训练及检测-----OpenCV

关键词:HuSVMOpenCV  在图像中进行目标物识别,涉及到特定区域内是否存在目标物,SVM可在样本量较少情况下对正负样本(图片中前景背景)做出良好区分,图片基本特征包括诸如HOG、LBP、HAAR等,在具体进行物体检测时考虑结合待检测物特点利用或设计新特征进行训练并分类。本文以几何不变 ...

Thu Oct 27 02:03:00 CST 2016 0 2007
学习HU不变

HU在1962年提出,了解以下三个概念 1、普通(也叫 p+q 阶不变),和p+q 阶中心的定 ...

Thu Mar 09 23:54:00 CST 2017 0 1527
使用卷积神经网络识别交通标志

什么是卷积神经网络 以下解释来源于ujjwalkarn的博客: 卷积神经网络(ConvNets 或者 CNNs)属于神经网络的范畴,在图像识别和分类领域具有高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号,从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。 在上图中,卷积神经网络可以识别场景 ...

Mon Mar 09 22:15:00 CST 2020 0 1192
几何不变--Hu

: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 一 原理 几何是由Hu(Visual pattern recognition by mome ...

Fri Aug 30 01:04:00 CST 2019 0 2623
德国交通标志检测基准

德国交通标志检测基准是对研究员噶兴趣的计算机视觉,模式识别和基于图像的驾驶员辅助领域的单图像检测评估。 它是在IEEE国际神经网络联合会议上推出的。它的特点是 ... 单图像检测 900个图像 (分为600个训练图像和300个评估图像) 划分为适合不同性质的各种检测方法的性质的三个 ...

Sun Mar 12 01:48:00 CST 2017 0 1385
人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级、可移植、灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目。尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow ...

Sat Sep 09 23:45:00 CST 2017 0 1104
 
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