MATLAB车型分类系统：基于差分轮廓特征比对的智能识别方案

资 源 简 介

本MATLAB项目实现车型智能分类，通过图像差分技术精准定位轮廓，提取关键比例特征，支持轿车、SUV、卡车等多类车型识别，并提供可视化轮廓提取过程，适用于交通监控与车辆分析场景。

详 情 说 明

基于差分轮廓特征比比的车型分类系统

项目介绍

本项目是一个基于计算机视觉的车型自动分类系统。系统通过图像差分处理技术，从视频流或连续图像序列中精准提取运动车辆的轮廓，并进一步计算车辆的关键几何比例特征，最终结合阈值分类算法实现对常见车型（如轿车、SUV、卡车）的分类识别。该系统适用于交通监控、智能停车场等需要对车辆类型进行自动化分析的场景。

功能特性

• 多类型车辆识别：支持对轿车、SUV、卡车等多种常见车型进行分类。
• 精准轮廓定位：采用图像差分技术，通过前后帧相减有效分离运动车辆，获得精准轮廓。
• 关键比例特征分类：基于车辆“定制长度”与“车底高度”的比例这一稳定特征进行车型判别。
• 可视化过程展示：提供完整的处理流程可视化，包括原始图像、差分图像、轮廓提取结果等。
• 置信度评估：输出分类结果的可靠性评分，辅助判断识别准确性。

使用方法

1. 准备输入数据：准备一段车辆视频或一组连续的图像序列。确保背景相对稳定，车辆目标清晰可见，图像分辨率建议不低于640×480像素。
2. 运行主程序：执行系统的主入口函数，程序将自动完成视频/图像读取、车辆轮廓提取、特征计算和车型分类全过程。
3. 查看输出结果：系统将输出以下信息：

- 车型分类结果：如“轿车”、“SUV”。 - 轮廓提取图像：展示处理得到的车辆轮廓。 - 特征比例值：计算出的车辆关键比例数值。 - 置信度评分：本次识别结果的可靠程度。 - 处理过程可视化图：并排显示原始图、差分图和最终轮廓图，便于观察和分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件包含了系统的核心处理流程，主要实现了以下功能：读取并预处理输入的图像序列；执行图像差分计算以检测运动车辆并提取其轮廓；对提取的轮廓进行几何分析，计算出用于分类的关键特征比例；根据预设的特征阈值规则对车型进行分类决策；最终生成包含分类结果、特征数据和可视化图像的综合输出。