基于MATLAB的图像处理与机器学习入门项目——简易交通标志识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建了一个交通标志识别入门系统，包含小型图像库创建、图像预处理和传统机器学习特征提取。实现停车、限速等标志的HOG特征与颜色特征提取，适合图像处理入门学习。

详 情 说 明

基于图像处理的简易交通标志识别入门系统

项目介绍

本项目是一个面向入门的交通标志识别系统，旨在通过传统图像处理和机器学习方法，实现基础交通标志的自动识别。系统集成了图像预处理、特征提取、模型训练与图形界面交互，为初学者提供了一个完整的图像识别实践案例。

功能特性

• 图像库构建：支持创建包含停车、限速、禁止通行等基础类别的小型交通标志图像库
• 图像预处理：提供灰度化、尺寸归一化、噪声过滤等预处理功能
• 特征提取：采用HOG特征和颜色直方图等传统特征提取方法
• 模型训练：支持SVM和KNN两种经典的机器学习分类器
• 图形界面：友好的GUI界面，实时展示识别结果、置信度评分和可视化标注
• 结果分析：可选显示特征向量分布图，便于理解算法效果

使用方法

训练阶段

1. 准备训练图像库（100-200张交通标志图片，建议64x64像素）
2. 运行系统，选择"训练模式"
3. 系统自动完成预处理、特征提取和模型训练
4. 保存训练好的模型文件

测试阶段

1. 选择"识别模式"，载入待识别图片（支持最大1024x1024分辨率）
2. 系统自动进行预处理和特征提取
3. 实时显示识别结果、置信度评分和可视化标注
4. 可选查看特征分析图了解算法决策过程

系统要求

• 操作系统：Windows 7及以上 / macOS 10.12及以上 / Linux各主流发行版
• 软件环境：MATLAB R2018b及以上版本
• 硬件要求：至少4GB内存，1GB可用磁盘空间
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

main.m文件作为系统的核心启动入口，集成了完整的交通标志识别流程控制功能，包含图像数据加载与验证、预处理流水线执行、特征提取算法调度、分类模型训练与优化、图形用户界面初始化与事件响应，以及识别结果的可视化渲染与输出生成等关键能力。