一、项目简介本系统是一个基于HSV色彩空间的交通信号灯颜色识别系统能够自动判断图像中信号灯当前显示的颜色红、黄、绿适用于智能交通、辅助驾驶等场景。系统通过MATLAB GUI提供可视化操作界面用户加载图像后可查看HSV各分量图像并获取识别结果。核心算法流程将RGB图像转换至HSV色彩空间分别提取H色调、S饱和度、V明度三个分量并显示。根据红、黄、绿三色在HSV空间中的聚类特性设定各颜色的阈值范围红色H:0.01~0.2S:0.08~1V:0.9~1、黄色H:0.09~0.4S:0.16~1V:0.8~1、绿色H:0.4~0.55S:0.16~1V:0.9~1。遍历图像所有像素分别统计落入各颜色阈值范围内的像素数量取像素数量最多的颜色作为信号灯的当前状态最终在图像上标注识别结果并输出至界面。二、部分源码clc;clear;close all;%% 读入图像并将其从RGB空间转为HSV空间[filename, pathname] uigetfile({*.jpg;*.tif;*.png;*.gif,All Image Files;*.*,All Files },载入图像,fullfile(pwd, images));srcimread(filename);% rgb2hsv:色调、对比度、亮度light_hsvrgb2hsv(src);figure;imshow(light_hsv);title(HSV图像);Hlight_hsv(:,:,1);Slight_hsv(:,:,2);Vlight_hsv(:,:,3);% 作图figure;imshow(src);title(原始图像);figure;imshow(H);title(H分量);figure;imshow(S);title(S分量);figure;imshow(V);title(V分量);% 设置阈值范围lightsrc0zeros(size(src));% 设置lightsrc0来对三色范围像素点进行存储[rowG,colG]ind2sub(size(light_hsv),find(H0.4 H0.55 S0.16 S1 V0.9));% 绿色阈值范围[rowR,colR]ind2sub(size(light_hsv),find(H0.01 H0.2 S0.08 S1 V0.9));% 红色阈值范围[rowY,colY]ind2sub(size(light_hsv),find(H0.09 H0.4 S0.16 S1 V0.8));% 黄色阈值范围lightcolor[size(rowG,1),size(rowR,1),size(rowY,1)];%各颜色范围像素点三、运行结果四、总结本文实现了一套基于HSV色彩空间的交通信号灯识别系统完成色彩空间转换、各分量提取、阈值范围统计和颜色判别的完整流程。系统利用HSV空间将颜色信息与亮度信息分离相比RGB空间对光照变化具有一定的鲁棒性。主要不足在于阈值范围固定对光照变化和不同信号灯设备适应性有限仅统计像素数量无法区分信号灯区域与其他同色背景区域。后续可结合形状检测定位信号灯区域或采用深度学习目标检测方法提升复杂场景下的识别准确性。五、代码获取接matlab程序定制和论文设计方向如下图像处理语音识别图像识别目标检测深度学习神经网络强化学习机器学习通信系统信号处理时频分析小波降噪路径规划优化算法智能算法数据处理数学建模文献复现算法复现模型复现等程序包运行成功零基础的可以远程帮你运行赠送安装包。作为初学者遇见不会的问题是非常正常的事情具体代码仿真可通过主页添加 私信博主。
基于matlab的红绿灯图像检测识别系统【源码60期】
一、项目简介本系统是一个基于HSV色彩空间的交通信号灯颜色识别系统能够自动判断图像中信号灯当前显示的颜色红、黄、绿适用于智能交通、辅助驾驶等场景。系统通过MATLAB GUI提供可视化操作界面用户加载图像后可查看HSV各分量图像并获取识别结果。核心算法流程将RGB图像转换至HSV色彩空间分别提取H色调、S饱和度、V明度三个分量并显示。根据红、黄、绿三色在HSV空间中的聚类特性设定各颜色的阈值范围红色H:0.01~0.2S:0.08~1V:0.9~1、黄色H:0.09~0.4S:0.16~1V:0.8~1、绿色H:0.4~0.55S:0.16~1V:0.9~1。遍历图像所有像素分别统计落入各颜色阈值范围内的像素数量取像素数量最多的颜色作为信号灯的当前状态最终在图像上标注识别结果并输出至界面。二、部分源码clc;clear;close all;%% 读入图像并将其从RGB空间转为HSV空间[filename, pathname] uigetfile({*.jpg;*.tif;*.png;*.gif,All Image Files;*.*,All Files },载入图像,fullfile(pwd, images));srcimread(filename);% rgb2hsv:色调、对比度、亮度light_hsvrgb2hsv(src);figure;imshow(light_hsv);title(HSV图像);Hlight_hsv(:,:,1);Slight_hsv(:,:,2);Vlight_hsv(:,:,3);% 作图figure;imshow(src);title(原始图像);figure;imshow(H);title(H分量);figure;imshow(S);title(S分量);figure;imshow(V);title(V分量);% 设置阈值范围lightsrc0zeros(size(src));% 设置lightsrc0来对三色范围像素点进行存储[rowG,colG]ind2sub(size(light_hsv),find(H0.4 H0.55 S0.16 S1 V0.9));% 绿色阈值范围[rowR,colR]ind2sub(size(light_hsv),find(H0.01 H0.2 S0.08 S1 V0.9));% 红色阈值范围[rowY,colY]ind2sub(size(light_hsv),find(H0.09 H0.4 S0.16 S1 V0.8));% 黄色阈值范围lightcolor[size(rowG,1),size(rowR,1),size(rowY,1)];%各颜色范围像素点三、运行结果四、总结本文实现了一套基于HSV色彩空间的交通信号灯识别系统完成色彩空间转换、各分量提取、阈值范围统计和颜色判别的完整流程。系统利用HSV空间将颜色信息与亮度信息分离相比RGB空间对光照变化具有一定的鲁棒性。主要不足在于阈值范围固定对光照变化和不同信号灯设备适应性有限仅统计像素数量无法区分信号灯区域与其他同色背景区域。后续可结合形状检测定位信号灯区域或采用深度学习目标检测方法提升复杂场景下的识别准确性。五、代码获取接matlab程序定制和论文设计方向如下图像处理语音识别图像识别目标检测深度学习神经网络强化学习机器学习通信系统信号处理时频分析小波降噪路径规划优化算法智能算法数据处理数学建模文献复现算法复现模型复现等程序包运行成功零基础的可以远程帮你运行赠送安装包。作为初学者遇见不会的问题是非常正常的事情具体代码仿真可通过主页添加 私信博主。
