matlab车辆识别

### 使用Matlab实现车辆识别

在探讨如何利用Matlab进行车辆识别之前，了解基本的工作流程有助于更好地构建系统。通常情况下，车辆识别涉及图像获取、预处理、特征提取以及分类几个主要阶段[^1]。

#### 图像获取与预处理
为了确保后续处理的有效性，在开始任何分析前，需先捕获高质量的道路场景图片并对其进行必要的调整。这可能包括灰度转换、噪声去除和平滑滤波等操作来增强目标物体边缘的同时减少背景干扰的影响。

% 加载测试图像
img = imread('car_image.jpg');

% 将彩色图转成灰度图
grayImg = rgb2gray(img);

% 应用高斯模糊以降低细节复杂度
blurredImg = imgaussfilt(grayImg, 2);
imshow(blurredImg); title('Preprocessed Image');

#### 特征提取
接下来是从预处理后的图像中抽取有用的特性参数用于区分不同类型的对象。对于车辆而言，可以考虑采用Haar-like features结合AdaBoost算法训练级联分类器来进行快速而准确的目标定位；也可以基于深度学习框架下的卷积神经网络(CNN)，它能自动捕捉到更深层次的空间层次结构信息从而提高辨识精度。

% 创建HOG描述符对象
hogFeatureExtractor = vision.HogFeatureExtractor();

% 提取HOG特征向量
features = extractFeatures(hogFeatureExtractor, blurredImg);

disp(size(features)); % 显示特征维度大小

#### 训练模型与预测
一旦获得了足够的样本集及其对应的标签之后就可以着手建立机器学习模型了。这里可以选择支持向量机(SVM)作为二元线性判别工具完成最终决策过程——即判断输入是否属于“汽车”。当然如果想要获得更高的泛化能力，则建议尝试多层感知器(MLP)或其他先进的非线性回归方法。

% 假设已经准备好了一组带标注的数据 (X_train,Y_train)
SVMModel = fitcsvm(X_train, Y_train,'KernelFunction','linear');

% 对新采集来的待测实例执行推断任务
predictedLabel = predict(SVMModel, testSample);
if predictedLabel == 1
    disp('Detected a vehicle!');
else 
    disp('No vehicle detected.');
end