原文:基於OpenCV的交通標志識別(SVM+Hu不變矩, 部分測試源代碼)

最近跟着老師做一個交通識別的項目, 總算明白了一個道理, 這水啊, 不去親自蹚上一遭就不知道有多深, 更根本的原因當然還是自己學的不夠扎實, 不夠好. 經過了一個寒假的折磨,終於做出了一個原型來, 想到了自己當時被折磨的頭疼的樣子,想着將一部分源代碼發上來, 希望可以幫助到別人. 呵呵,廢話不多說了 這里我發的是一個手寫字符識別的程序 這是在編寫交通標志的過程中產生的,因為當時手頭的交通標志的樣本 ...

2017-03-13 15:01 1 5917 推薦指數:

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Python3+OpenCV實現簡單交通標志識別

由於該項目是針對中小學生競賽並且是第一次舉行,所以識別的目標交通標志僅僅只有直行、右轉、左轉和停車讓行。 整體流程如下: 數據集收集(包括訓練集和測試集的分類) 圖像預處理 圖像標注 根據標注分割得到目標圖像 HOG特征提取 訓練得到模型 將模型帶入識別算法進行 ...

Fri Aug 09 01:05:00 CST 2019 11 2856
TSR交通標志檢測與識別

TSR交通標志檢測與識別 說明: 傳統圖像處理算法的TSR集成在在ARM+DSP上運行,深度學習開發的TSR集成到FPGA上運行。 輸入輸出接口 Input: (1)圖像視頻分辨率(整型int) (2)圖像視頻格式(RGB,YUV,MP4等) (3)攝像頭標定參數(中心位置 ...

Fri Mar 13 02:49:00 CST 2020 0 1533
HuSVM訓練及檢測-----OpenCV

關鍵詞:HuSVMOpenCV  在圖像中進行目標物識別,涉及到特定區域內是否存在目標物,SVM可在樣本量較少情況下對正負樣本(圖片中前景背景)做出良好區分,圖片基本特征包括諸如HOG、LBP、HAAR等,在具體進行物體檢測時考慮結合待檢測物特點利用或設計新特征進行訓練並分類。本文以幾何不變 ...

Thu Oct 27 02:03:00 CST 2016 0 2007
學習HU不變

HU在1962年提出,了解以下三個概念 1、普通(也叫 p+q 階不變),和p+q 階中心的定 ...

Thu Mar 09 23:54:00 CST 2017 0 1527
使用卷積神經網絡識別交通標志

什么是卷積神經網絡 以下解釋來源於ujjwalkarn的博客: 卷積神經網絡(ConvNets 或者 CNNs)屬於神經網絡的范疇,在圖像識別和分類領域具有高效的能力。卷積神經網絡可以成功識別人臉、物體和交通信號,從而為機器人和自動駕駛汽車提供視力。 在上圖中,卷積神經網絡可以識別場景 ...

Mon Mar 09 22:15:00 CST 2020 0 1192
幾何不變--Hu

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

Fri Aug 30 01:04:00 CST 2019 0 2623
德國交通標志檢測基准

德國交通標志檢測基准是對研究員噶興趣的計算機視覺,模式識別和基於圖像的駕駛員輔助領域的單圖像檢測評估。 它是在IEEE國際神經網絡聯合會議上推出的。它的特點是 ... 單圖像檢測 900個圖像 (分為600個訓練圖像和300個評估圖像) 划分為適合不同性質的各種檢測方法的性質的三個 ...

Sun Mar 12 01:48:00 CST 2017 0 1385
人工智能深度學習框架MXNet實戰:深度神經網絡的交通標志識別訓練

人工智能深度學習框架MXNet實戰:深度神經網絡的交通標志識別訓練 MXNet 是一個輕量級、可移植、靈活的分布式深度學習框架,2017 年 1 月 23 日,該項目進入 Apache 基金會,成為 Apache 的孵化器項目。盡管現在已經有很多深度學習框架,包括 TensorFlow ...

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