交通标志的检测与标定

通过查阅相关资料，主流的交通标志的检测方法分成两类。一类是利用机器学习算法，通过端对端的网络识别与标定交通标志，通常需要一定规模的训练数据。本文拟用第二类的方法，通过图像的基本操作与图像的特征来提取标志。 通过对给定样张的分析，可以发现，限速标志做为警告示标语，边框通常常用红色，而且标识框均为圆形。本文以此为基础将一步步分析如何提取限速标志以及提取过程遇到问题（针对这20张样张，并没有对其他数据进行测试）以及解决策略。 通过上文给出限速标志的基本特征（外边框为红色且为圆形），本文利用颜色空间的方法，先提取出红色区域，在通过图像的开闭运算，膨胀腐蚀操作进行预处理，最后在利用不同区域是目标的可能性进行逐一筛选。这里要指出目标的可能性这一说法，是指该区域类圆的概率以及该区域的面积的加权和。最后，针对一些红的目标可能重叠的情况，进行最后的加工。 紧接着提取标志中的数字，通过对给定的图像进行统计，可以发现如果是限速标志，其直方图通常是双峰，一个峰为目标区域，另一个则为背景。这样就可以分理处数字了。其中遇到的一些问题将会在后续的小节中展开。 --------------------- 作者：BrokenGeeker 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/lishang6257/article/details/84846030 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

function [regionresult ] = detectTarget（img_bigest_eroded_restruct_fillCIRCLEWEIGHTCIRCLESIMILARITYTHRESHOLDAREAWEIGHTTHRESHOLDWEIGHTTHRESHOLD） 


% %****************** 提取目标区域 ******************%
% CIRCLEWEIGHT = 0.7;
% CIRCLESIMILARITYTHRESHOLD = 0.7;
% AREAWEIGHTTHRESHOLD = 0.2;
% WEIGHTTHRESHOLD = 0.5;

region = regionprops（bwlabel（img_bigest_eroded_restruct_fill）‘Area‘‘Perimeter‘‘Centroid‘‘Boundingbox‘）;


result = zeros（4size（region1））;

[AreaArea_index]=sort（-[region.Area]）;
maxarea = 0;
if size（region1） > 1
    maxarea = -Area（1）;
end

for i = 1 : size（region1）
    
    circle_simliarity = 4*pi*region（i）.Area/（region（i）.Perimeter^2）;
    area_weight = region（i）.Area/maxarea;
    
    if circle_simliarity < CIRCLESIMILARITYTHRESHOLD
%         circle_simliarity
        circle_simliarity = 0;
    end
    
    if area_weight < AREAWEIGHTTHRESHOLD
        weight = 0;
    else 
        weight = circle_simliarity*CIRCLEWEIGHT + area_weight*（1-CIRCLEWEIGHT）;
    end
    
    result（1i） = i;
    result（2i） = weight;
    result（3i） = circle_simliarity;
    result（4i） = area_weight;
    
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1171  2018-12-05 21:07  traffic-sign\detectTarget.m

     文件        597  2018-12-05 20:23  traffic-sign\drawTarget.m

     文件       1416  2018-12-05 15:50  traffic-sign\homomorphicFilter.m

     文件     108438  2018-11-26 14:48  traffic-sign\test1.jpg

     文件       7375  2018-12-06 00:36  traffic-sign\test1.m

     文件      22392  2018-11-26 14:58  traffic-sign\test10.jpg

     文件     140087  2018-11-26 14:58  traffic-sign\test11.jpg

     文件      49188  2018-11-26 14:59  traffic-sign\test12.jpg

     文件      15485  2018-11-26 15:00  traffic-sign\test13.jpg

     文件      27900  2018-11-26 15:00  traffic-sign\test14.jpg

     文件      20844  2018-11-26 15:01  traffic-sign\test15.jpg

     文件     108542  2018-11-26 15:13  traffic-sign\test16.jpg

     文件     132082  2018-11-26 15:14  traffic-sign\test17.jpg

     文件      32221  2018-11-26 15:15  traffic-sign\test18.jpg

     文件      39676  2018-11-26 15:15  traffic-sign\test19.jpg

     文件      40742  2018-11-26 14:50  traffic-sign\test2.jpg

     文件      28535  2018-11-26 15:16  traffic-sign\test20.jpg

     文件      33384  2018-11-26 14:50  traffic-sign\test3.jpg

     文件      64809  2018-11-26 14:51  traffic-sign\test4.jpg

     文件     123198  2018-11-26 14:53  traffic-sign\test5.jpg

     文件      29421  2018-11-26 14:54  traffic-sign\test6.jpg

     文件      85161  2018-11-26 14:56  traffic-sign\test7.jpg

     文件      52520  2018-11-26 14:56  traffic-sign\test8.jpg

     文件     157296  2018-11-26 14:57  traffic-sign\test9.jpg

    ..A..H.       165  2018-12-05 15:22  traffic-sign\~$Assign.1.ppt

     目录          0  2018-12-06 01:01  traffic-sign

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