十六个常用的交通标志的
时间: 2024-06-04 08:12:24 浏览: 7
含义是什么?
常用的十六个交通标志分别是:限速、禁止驶入、让行、注意行人、注意儿童、注意动物、注意落石、注意路面、注意信号灯、靠右行驶、掉头、停车、禁止鸣喇叭、禁止超车、分道行驶、注意路面不平。它们的含义分别是限制车速、禁止驶入、礼让优先、交通安全提示、警示特殊情况、警示道路危险、警示落石、警示路况情况、警示交通信号、靠右侧行驶、掉头注意安全、禁止停车、禁止鸣喇叭、禁止超车、分车道行驶、警示注意路面不平。
相关问题
请基于pytorch搭建一个用于交通标志识别的网络
好的,我可以为您提供一个基于PyTorch的交通标志识别模型的代码示例。这个模型使用卷积神经网络(CNN)来学习图像特征,并使用全连接层进行分类。
以下是示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
# 定义模型
class TrafficSignNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(TrafficSignNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 8 * 8, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, 43)
def forward(self, x):
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv3(x)))
x = x.view(-1, 128 * 8 * 8)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 加载数据集
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((32, 32)),
transforms.ToTensor()
])
train_set = datasets.ImageFolder('train_dir', transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True)
test_set = datasets.ImageFolder('test_dir', transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=32, shuffle=True)
# 训练模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = TrafficSignNet().to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader):
inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print("Epoch %d loss: %.3f" % (epoch+1, running_loss/len(train_loader)))
# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in test_loader:
images, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print("Accuracy: %.2f%%" % (100 * correct / total))
```
在这个示例中,我们定义了一个名为`TrafficSignNet`的类,该类继承自`nn.Module`。该模型包含三个卷积层,每个卷积层后面跟着一个最大池化层。最后,我们使用两个全连接层进行分类。我们使用的是交叉熵损失函数和Adam优化器。我们使用的数据集是`ImageFolder`,它将图像和标签组织在不同的文件夹中。我们将训练集和测试集分别放在`train_dir`和`test_dir`文件夹中。在训练过程中,我们迭代数据批次,并使用反向传播来更新模型参数。在测试过程中,我们计算模型在测试集上的准确率。
用opencv和c++写一个识别禁止直行交通标志
首先,我们需要准备一张禁止直行交通标志的图片,并使用OpenCV读取该图片。然后,我们需要对该图片进行预处理,以便我们可以更好地识别该交通标志。
预处理包括以下步骤:
1. 将图片转换为灰度图像,以便我们可以更好地处理图像。
2. 对灰度图像进行高斯滤波,以减少噪声。
3. 对图像进行二值化,以便我们可以更好地检测图像中的特征。
4. 对图像进行形态学操作,以进一步减少噪声并增强特征。
接下来,我们需要使用OpenCV中的Hough圆变换来检测图像中的圆形特征,从而识别交通标志。
代码如下:
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char* argv[]) {
// 读取图像
Mat src = imread("no_entry.jpg", IMREAD_COLOR);
// 将图像转换为灰度图像
Mat gray;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 对灰度图像进行高斯滤波
Mat blur;
GaussianBlur(gray, blur, Size(3, 3), 0);
// 对图像进行二值化
Mat thresh;
threshold(blur, thresh, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
// 对图像进行形态学操作
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5));
morphologyEx(thresh, thresh, MORPH_OPEN, kernel, Point(-1, -1), 2);
// 使用Hough圆变换检测圆形特征
vector<Vec3f> circles;
HoughCircles(thresh, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, thresh.rows / 8, 200, 100, 0, 0);
// 如果检测到圆形特征,则认为识别到了交通标志
if (circles.size() > 0) {
cout << "Found no entry sign!" << endl;
}
else {
cout << "No no entry sign found." << endl;
}
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们首先读取了一张图像,并对其进行预处理。然后,我们使用Hough圆变换来检测圆形特征,并根据检测结果判断是否识别到了交通标志。
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际上,识别交通标志需要更加复杂的算法和更多的训练数据。但是上面的代码可以作为一个起点,帮助你了解如何使用OpenCV和C++来识别交通标志。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)