基于C语言与opencv的交通标志识别

基于C语言和OpenCV的交通标志识别可以通过以下步骤实现：

1. 读取交通标志图片
2. 将图片转换为灰度图
3. 使用Canny算法进行边缘检测
4. 进行轮廓检测，找到交通标志的轮廓
5. 对交通标志轮廓进行透视变换，使其变换成一个矩形
6. 将变换后的矩形图像进行resize，使其统一成一个大小
7. 使用机器学习算法或者模板匹配进行交通标志的分类识别

具体实现可以参考以下代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat src, gray, canny;
    src = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);

    if (src.empty())
    {
        printf("Could not load image...\n");
        return -1;
    }

    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    Canny(gray, canny, 100, 200);

    std::vector<std::vector<Point> > contours;
    std::vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(canny, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        double area = contourArea(contours[i]);
        if (area > 1000)
        {
            Rect rect = boundingRect(contours[i]);
            Mat roi = src(rect);
            resize(roi, roi, Size(64, 64));
            // 使用机器学习算法或者模板匹配进行交通标志的分类识别
        }
    }

    return 0;
}

需要注意的是，这只是一个简单的框架，具体的实现还需要根据实际情况进行调整和优化。