matlab gui 交通标志识别代码

时间: 2023-09-07 22:11:11 浏览: 109
以下是基于 MATLAB GUI 的交通标志识别代码: ```matlab function varargout = traffic_sign_detection(varargin) % TRAFFIC_SIGN_DETECTION MATLAB code for traffic_sign_detection.fig % TRAFFIC_SIGN_DETECTION, by itself, creates a new TRAFFIC_SIGN_DETECTION or raises the existing % singleton*. % % H = TRAFFIC_SIGN_DETECTION returns the handle to a new TRAFFIC_SIGN_DETECTION or the handle to % the existing singleton*. % % TRAFFIC_SIGN_DETECTION('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in TRAFFIC_SIGN_DETECTION.M with the given input arguments. % % TRAFFIC_SIGN_DETECTION('Property','Value',...) creates a new TRAFFIC_SIGN_DETECTION or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before traffic_sign_detection_OpeningFcn gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to traffic_sign_detection_OpeningFcn via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help traffic_sign_detection % Last Modified by GUIDE v2.5 25-Feb-2020 14:13:17 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @traffic_sign_detection_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @traffic_sign_detection_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before traffic_sign_detection is made visible. function traffic_sign_detection_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to traffic_sign_detection (see VARARGIN) % Choose default command line output for traffic_sign_detection handles.output = hObject; % Update handles structure guidata(hObject, handles); % UIWAIT makes traffic_sign_detection wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1); % --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = traffic_sign_detection_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output; % --- Executes on button press in detect_button. function detect_button_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to detect_button (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Load the traffic sign dataset load('trafficSigns.mat', 'trainData', 'testData', 'trainLabels', 'testLabels'); % Display some of the training images figure; perm = randperm(size(trainData, 4), 20); for i = 1:20 subplot(4, 5, i); imshow(trainData(:, :, :, perm(i))); end % Extract HOG features from the training images cellSize = [8 8]; hogFeatureSize = length(hog_4x4(ones(cellSize * 2))); hogFeatureSize = length(hog_4x4(ones(cellSize * 2, 'uint8'))); numImages = size(trainData, 4); hogFeatures = zeros(numImages, hogFeatureSize, 'single'); for i = 1:numImages hogFeatures(i, :) = extractHOGFeatures(trainData(:, :, :, i), 'CellSize', cellSize); end % Train a classifier using the extracted HOG features % SVM classifier classifier = fitcecoc(hogFeatures, trainLabels); % Read the input image [file,path] = uigetfile({'*.jpg';'*.jpeg';'*.png';'*.gif'}, 'Select an image'); if ~isequal(file, 0) img = imread(fullfile(path,file)); axes(handles.input_image); imshow(img); else return; end % Preprocess the input image img = imresize(img, [32 32]); grayimg = rgb2gray(img); level = graythresh(grayimg); bwimg = ~im2bw(grayimg, level); bwimg = bwareaopen(bwimg, 30); se = strel('disk', 2); bwimg = imclose(bwimg, se); bwimg = imfill(bwimg, 'holes'); axes(handles.processed_image); imshow(bwimg); % Extract HOG features from the input image hogFeatureSize = length(hog_4x4(ones(cellSize * 2))); hogFeatureSize = length(hog_4x4(ones(cellSize * 2, 'uint8'))); hogFeatures = extractHOGFeatures(bwimg, 'CellSize', cellSize); % Predict the class of the input image predictedLabel = predict(classifier, hogFeatures); axes(handles.output_image); imshow(img); title(sprintf('Predicted Sign: %d', predictedLabel)); % --- Executes on button press in clear_button. function clear_button_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to clear_button (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) cla(handles.input_image,'reset'); cla(handles.processed_image,'reset'); cla(handles.output_image,'reset'); ``` 此代码需要依赖于 `trafficSigns.mat` 数据集和 `extractHOGFeatures` 函数。此外,还需要将图形用户界面文件 `traffic_sign_detection.fig` 与此代码一起使用。 您可以在 MathWorks 网站上找到 `trafficSigns.mat` 数据集和 `extractHOGFeatures` 函数。另外,您也可以尝试使用其他数据集和特征提取方法。
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