《交通标志检测与识别matlab-和python.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《交通标志检测与识别matlab-和python.docx（2页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、交通标志检测与识别可以使用MATLAB和Python进行实现。这里给出一个简单的例子,使用Python和OPenCV库进行交通标志检测与识别。首先，确保已经安装了Python和OpenCV库。可以使用以下命令安装OPeneV:bashpipinstallOpencv-python接下来，创建一个名为traffic_sign_detection.py的PythOn文件，并添加以下代码：pythonimportcv2# 加载预训练的模型model=cv2.dnn.readNetFromTensorflow(,frozenjnference-graph.pb,1graph.pbtxt,)# 读取图像
2、image=cv2.imreadCtest_image.jpg)# 将图像转换为blob格式blob=cv2.dnn.blobFromlmage(image,size=(300,300),SwapRB=True1Crop=FaIse)# 设置输入并进行前向传播model.setlnput(blob)output=model.forward()# 获取检测结果fordetectioninoutput0,0,:,:confidence=detectio2ifconfidence0,5:classjd=int(detectionl)xl,yl,x2,y2=(detection37*image.sha
3、pel,image.shapeO,image.shapel,image.shapeO).astype(int)#绘制边界框和类别标签cv2.rectangle(image1(xl,yl)t(x2,y2),(0,255,0),2)label=fClassclassjd:confidence:.2fcv2.putText(image,label,(xl1yl-10),cv2,F0NT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(0,255,0),2)#显不结果cv2.imshow(,TrafficSignDetection,image)cv2.waitKey(O)cv2.destroyAIIWindows()注意：这个例子需要一个预训练的模型(frozenjnference-graph.pblgraph.pbtxf)t你可以从互联网上找到一些开源的交通标志检测模型。此外，还需要一张测试图像(test_image.jpg)。
