使用C语言和3.4.1的opencv，用代码设计一个禁止右转道路交通标识标志识别系统，要求具有一定的鲁棒性

好的，这是一个比较复杂的问题，需要用到计算机视觉和机器学习的知识。

首先，我们需要收集并准备标志识别的数据集。可以使用现有的数据集，例如German Traffic Sign Recognition Benchmark (GTSRB)。然后，我们可以使用OpenCV库来读取和处理图像数据。

接下来，我们可以使用机器学习算法来训练一个分类器，以识别禁止右转道路交通标识标志。可以使用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）或卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）等算法。

在训练分类器时，我们需要注意以下几点以提高鲁棒性：

1. 数据增强：我们可以通过旋转、平移、缩放、翻转等方式扩充数据集，增加数据的多样性，从而提高分类器的鲁棒性。

2. 特征提取：我们可以使用图像处理方法来提取图像的特征，例如颜色直方图、梯度直方图、局部二值模式等。

3. 参数调整：我们可以通过交叉验证等方法来调整分类器的参数，以提高分类器的性能和鲁棒性。

最后，我们可以将训练好的分类器应用到实际场景中，对图像中的禁止右转道路交通标识标志进行识别。

代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat img = imread("test.jpg");

    // 图像预处理
    Mat gray, blur, thres;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    GaussianBlur(gray, blur, Size(5, 5), 0);
    threshold(blur, thres, 0, 255, THRESH_BINARY_INV + THRESH_OTSU);

    // 特征提取
    HOGDescriptor hog(Size(32, 32), Size(16, 16), Size(8, 8), Size(8, 8), 9);
    vector<float> descriptors;
    hog.compute(thres, descriptors);

    // 加载分类器
    SVM svm;
    svm.load("svm.xml");

    // 预测结果
    Mat sample = Mat(descriptors).reshape(1, 1);
    float response = svm.predict(sample);

    // 显示结果
    if (response == 1)
    {
        cout << "禁止右转道路交通标识标志" << endl;
    }
    else
    {
        cout << "非禁止右转道路交通标识标志" << endl;
    }

    return 0;
}

这个代码示例使用了支持向量机（SVM）算法来对图像中的禁止右转道路交通标识标志进行识别。在预处理图像后，使用HOG特征提取方法提取图像的特征，然后将特征输入到SVM分类器中进行预测。最后根据预测结果输出识别结果。