Matlab交通标志识别系统，bp，模版，可自动识别禁令，警示等表示。
带gui界面。
带gui界面。
2024/6/4 17:07:08
918KB
1
该课题是基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。
主要分3个步骤：定位，分割，识别。
其中定位部分，考虑我国的交通标志主要分禁令类，指示类和警示类，其中禁令类为红色，指示类为蓝色，警示类为黄色。
根据不同颜色比例组成，参数设置合理即可分离出图片中不同颜色分量。
但是，这肯定多少存在一些误分割，比如将其他红色，蓝色或者黄色的物体给分离，那么考虑到交通标志区域的分量肯定是最大的，利用形态学相关知识，按面积小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。
接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。
最后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，并且输出。
整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理，是你的不
主要分3个步骤：定位，分割，识别。
其中定位部分，考虑我国的交通标志主要分禁令类，指示类和警示类，其中禁令类为红色，指示类为蓝色，警示类为黄色。
根据不同颜色比例组成，参数设置合理即可分离出图片中不同颜色分量。
但是，这肯定多少存在一些误分割，比如将其他红色，蓝色或者黄色的物体给分离，那么考虑到交通标志区域的分量肯定是最大的，利用形态学相关知识，按面积小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。
接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。
最后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，并且输出。
整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理，是你的不
2024/3/29 2:03:25
2.01MB
1
该课题为基于MATLAB的bp神经网络的交通标志识别系统，可以识别禁令标志，警示标志，指示标志三种标志，带GUI界面，流程为，输入测试图，训练，定位，分割，识别。
可自动识别是三种中的哪一种。
定位是采用颜色的方法，分割是几何位置分割，识别bp神经网络。
注释详细。
可自动识别是三种中的哪一种。
定位是采用颜色的方法，分割是几何位置分割，识别bp神经网络。
注释详细。
2024/3/15 10:18:01
916KB
1
用MATLAB编写的交通标志识别系统的代码。
实现了禁止标志、警告标志、指示标志三种类型的交通标志的识别，是本人的毕业设计题目，有问题可以提出来
实现了禁止标志、警告标志、指示标志三种类型的交通标志的识别，是本人的毕业设计题目，有问题可以提出来
2023/12/25 21:31:08
1.87MB
1
基于卷积神经网络的交通标志识别基于卷积神经网络的交通标志识别基于卷积神经网络的交通标志识别基于卷积神经网络的交通标志识别基于卷积神经网络的交通标志识别
2023/11/29 12:56:28
329KB
1
声明：交通标志1000+高清原图（4160*3120）样张（已经对50+类交通标志进行标注），均为本人原生数据，耗时4天整才完成图片采集和标注工作用于神经网络图像处理的，交通标志检测实现，深度学习实现，fastercnn实现，GUI窗口设计，matlab图像识别代码，深度学习样例。
去年6月份上传，由于大小限制一共分了12块，必须12块都下载完毕后，用7z进行解压才行，缺少任何一块都会导致解压失败；
最近发现资源由于解压失败被举报，现在有将资料重新整理，进行上传，希望为图像处理相关的朋友们提供些协助。
由于上传文件大小限制，该解压包只有部分数据（整个包为2.2G），请查看包内说明获取全部数据。
去年6月份上传，由于大小限制一共分了12块，必须12块都下载完毕后，用7z进行解压才行，缺少任何一块都会导致解压失败；
最近发现资源由于解压失败被举报，现在有将资料重新整理，进行上传，希望为图像处理相关的朋友们提供些协助。
由于上传文件大小限制，该解压包只有部分数据（整个包为2.2G），请查看包内说明获取全部数据。
2023/2/5 7:23:44
973B
1
一、参考设计思路【图片可自定义，含GUI可视化界面】1.读入图片，根据路标的颜色进行大致的分割这是数据库中的二值图像，路标很多，所以选择几种典型的，我选择了的是：三角形（黄色）和圆形（红色）的，对应着禁止路标，警示路标，以及提示路标2.然后是直方图灰度增强，这一步很重要，没这一步效果很不明显。
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息
2017/5/8 18:03:53
2.01MB
1
（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44
29.75MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB