基于MSER和HOG特征提取的SVM交通标志检测和识别算法matlab仿真

目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

4.1 MSER

4.2 HOG特征提取

4.3 SVM

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

matlab2017b

3.部分核心程序

（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频）

function [Ic,Xmin3,Xmax3,Ymin3,Ymax3] = func_merge(I,Trafficxy,Smj,SCALE);%提取交通标志的中心点，判断是否为同一个标志
for i = 1:length(Trafficxy)Xmin(i)= min(Trafficxy{i}(:,1));Xmax(i)= max(Trafficxy{i}(:,1));Ymin(i)= min(Trafficxy{i}(:,2));Ymax(i)= max(Trafficxy{i}(:,2));Xc(i)  = (Xmin(i)+Xmax(i))/2;Yc(i)  = (Ymin(i)+Ymax(i))/2;
end%重合点合并
Xmin2=[];
Xmax2=[];
Ymin2=[];
Ymax2=[];if length(Xc)>1indx = 0;for i = 1:length(Xc)tmps=[];for j = 1:length(Xc)if sqrt(double((Xc(i) - Xc(j))^2 + (Yc(i) - Yc(j))^2))<=20tmps=[tmps,j];endendXmin2(i) = mean(Xmin(tmps));Xmax2(i) = mean(Xmax(tmps));Ymin2(i) = mean(Ymin(tmps));Ymax2(i) = mean(Ymax(tmps)); end%根据XYi的相似性进行合并
elseXmin2= Xmin;Xmax2= Xmax;Ymin2= Ymin;Ymax2= Ymax; 
end%%
index = 0;
for i = 1:length(Xmin2)SS    = abs(Ymin2(i)-Ymax2(i))*abs(Xmin2(i)-Xmax2(i))if SS>Smjindex = index + 1; Ic{index} = I(Ymin2(i)-SCALE:Ymax2(i)+SCALE,Xmin2(i)-SCALE:Xmax2(i)+SCALE,:);Xmin3(index) = (Xmin(i));Xmax3(index) = (Xmax(i));Ymin3(index) = (Ymin(i));Ymax3(index) = (Ymax(i)); end
end
10_044m

4.算法理论概述

4.1 MSER

       MSER是一种用于检测显著区域的技术，它能够提取图像中的稳定区域，这些区域在不同尺度上都是稳定的。MSER对于光照变化具有鲁棒性，这使得它非常适合于交通标志检测。MSER算法基于一个关键概念：对于给定的阈值t，图像中的每一个像素点都可以被标记为前景或背景。随着阈值t的变化，图像中的区域也会随之发生变化。MSER区域定义为在一定范围内，即使阈值变化也不会发生分裂或合并的区域。

4.2 HOG特征提取

       HOG特征是一种广泛应用于物体检测领域的特征描述符。它通过计算图像中小区域（称为cell）的梯度直方图来捕捉局部纹理信息，这些信息对于识别特定物体非常有用。

HOG特征提取包括以下步骤：

1. 图像归一化：将图像缩放到固定大小。
2. 梯度计算：计算每个像素的梯度幅度和方向。
3. 细胞分区：将图像分割成小的单元格(cell)。
4. 梯度直方图：在每个单元格内统计梯度方向直方图。
5. 块标准化：将相邻的单元格组合成块(block)，并对每个块内的直方图进行归一化。

4.3 SVM

       SVM试图找到一个超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。对于线性可分的情况，SVM寻找一个决策边界w⊤x+b=0，其中w是法向量，b是偏置项。

整个算法流程图如下图所示：

5.算法完整程序工程

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