颜色分类leetcode 实时交通标志检测和分类 使用 SSD 的新版本将于今年夏天发布，供任何需要更高精度检测方法的人使用。 请继续关注新的更新！ 1. 说明 该项目是一个使用 OpenCV 的视频交通标志检测和分类系统。 检测阶段使用图像处理技术在每个视频帧上创建轮廓并在这些轮廓中找到所有椭圆或圆。 它们被标记为交通标志的候选对象。 检测策略： 增加视频帧的对比度和动态范围 使用 HSV 颜色范围去除不必要的颜色，如绿色 使用 Laplacian of Gaussian 显示对象的边界 通过二值化制作轮廓。 检测椭圆形和圆形轮廓 在下一阶段 - 分类阶段，通过基于候选坐标从原始帧中裁剪来创建图像列表。 预训练的 SVM 模型将对这些图像进行分类，以找出它们是哪种类型的交通标志。 当前支持的交通标志（每个标志文件的名称与其在 SVM 中的类相对应）： 注意： 所有属于 8 级及以上的标志都被标记为OTHERS，因为比赛需要这样做。 还有一个 0 类被标记为非交通标志 仅对当前帧中最大的标志进行裁剪和分类 每次main.py调用时都会训练 SVM 模型，在检测阶段之前，但我仍然保存模型

交通标志是引导汽车行驶的最重要信息之一，交通标志的检测是自主驾驶和智能交通系统的重要组成部分。构建一个具有多个样本和足够属性类别的交通标志数据集将推动交通标志检测研究的发展。 该数据集包含训练集和验证集，共有58种类别，训练集含有4000多张图片和标签，验证集含有1994张图片和标签。 可以直接放入yolov5中进行训练。（该数据集源自TSRD，作者已分类好训练集、验证集以及每个标签信息） 中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据集中国交通标志数据

基于matlab平台的：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

交通标志分割算法仿真程序的测试样本 博客中《【MATLAB教程案例32】基于matlab的交通标志检测分割算法的仿真——形态学处理,膨胀,腐蚀,形状检测,颜色模型等综合应用》 所使用的样本集合。

交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直属于热点研究问题，改进的优化算法不断地被提出。我们以[CCTSDB](https://github.com/csust7zhangjm/CCTSDB)数据集为例，用YOLOV5算法做交通标志识别。中国交通标志检测数据集(CCTSDB，Chinese Traffic Sign Detection Benchmark)由长沙理工大学 综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队制作完成。 目前的标注数据只有三大类：指示标志、禁止标志、警告标志。

基于MATLAB的交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

文件中的代码有些是ipynb文件，将其转换为py文件，操作步骤如下： pip install jupyter win+R，输入cmd，回车 cd+空格+ipynb文件所在路径 输入：jupyter nbconvert --to script *.ipynb，该路径下的ipynb文件均可转为py文件 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122538153?spm=1001.2014.3001.5502

MATLAB平台：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

交通标志识别 在这个项目中，我使用卷积神经网络对交通标志进行分类。 具体来说，我训练了一个模型，用于根据“德国交通标志对交通标志进行分类。 我使用TensorFlow进行模型开发，并在GPU上对其进行了训练。 分几个步骤： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 完整的项目代码可以在找到 数据集摘要与探索 1.数据集的基本摘要。 此步骤的代码包含在的3d code cell中 我使用了pandas库来计算交通标志数据集的摘要统计信息： 训练示例数= 34799 测试例数= 12630 图像数据形状=（32，32，3） 班级数量= 43 2.数据集的探索性可视化。 该步骤的代码包含在的5th code cell中。 这是数据集的探索性可视化。 它是显示数据分布方式的条形图。 我们看到分布不均。

语言：MATLAB—交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）