matlab 红绿灯

在Matlab中，提取红绿灯可以通过以下步骤实现：
1. 进行颜色识别：使用颜色过滤方法，提取图像中的红绿灯部分。
2. 对颜色提取结果进行大小过滤：使用连通域判断方法，筛选出合适大小的连通分量，即红绿灯区域。
3. 对红绿灯区域进行二值化、膨胀和腐蚀处理：将图像转为黑白二值图，并通过膨胀和腐蚀操作，将离散的像素点连接在一起，增强红绿灯区域的连通性。

以下是Matlab代码示例：

% 颜色识别
lightsrc0 = % 输入原始图像
lightsrc = rgb2gray(lightsrc0); % 将图像转为灰度图
T = graythresh(lightsrc); % 自动计算二值化阈值
lightsrc = im2bw(lightsrc, T); % 对图像进行二值化处理

% 大小过滤
[L1, n1] = bwlabel(lightsrc); % 进行连通域划分
lightsrc1 = lightsrc; % 保存初始的红绿灯提取结果
lightx = zeros(); lighty = zeros(); width = zeros(); height = zeros(); j = 1;
for k = 1:n1
    [r, c] = find(L1 == k);
    if size(r, 1) < 300 || size(r, 1) > 6000 % 信号灯范围是300-6000
        for i = 1:size(r, 1)
            lightsrc(r(i), c(i)) = 0; % 在信号灯范围之外，则将该连通分量置黑
        end
    else
        lightx(j) = min(c);
        lighty(j) = min(r);
        width(j) = max(c) - min(c);
        height(j) = max(r) - min(r);
        j = j + 1;
    end
end

% 膨胀和腐蚀处理
se1 = strel('disk', 4); % 创建一个半径为4的圆形结构元素
lightsrc = imdilate(lightsrc, se1); % 对图像进行膨胀操作
se2 = strel('disk', 4);
lightsrc = imerode(lightsrc, se2); % 对图像进行腐蚀操作

% 显示结果
subplot 121; imshow(lightsrc1); title('范围约束前');
subplot 122; imshow(lightsrc); title('提取颜色部分并进行二值化、闭运算后的图像');