MATLAB基于传统视觉的红绿灯检测具体代码

MATLAB是一种强大的数值计算环境，常用于信号处理和图像分析。对于传统的红绿灯检测，通常需要几个步骤，包括图像预处理、颜色分割和目标识别。以下是一个简化版的示例代码，演示了基本流程：

% 加载图像
img = imread('traffic_light.jpg'); % 替换为你实际的图片路径

% 转为灰度图，减少复杂性
gray_img = rgb2gray(img);

% 高斯滤波，平滑图像并去除噪声
filtered_img = imfilter(gray_img, fspecial('gaussian', [5, 5], 2));

% 红绿灯颜色空间选择，例如HSV
hsv_img = rgb2hsv(filtered_img);

% 定义红绿灯的颜色范围
red_range = [0 0.2 0.6 1]; % HSV红色通道范围
green_range = [0.4 0.7 0.6 1]; % HSV绿色通道范围

% 分别进行颜色分割
binary_red = imbinarize(hsv_img(:,:,1), red_range);
binary_green = imbinarize(hsv_img(:,:,1), green_range);

% 结合红色和绿色通道的结果
mask = binary_red | binary_green;

% 使用膨胀操作连接边缘像素
se = strel('disk', 5); % 5x5像素的圆盘结构元素
dilated_mask = imdilate(mask, se);

% 找出连通区域并标记红绿灯
components = bwconncomp(dilated_mask);
regions = regionprops(components, 'BoundingBox');

% 根据大小或其他属性筛选出红绿灯区域
for i = 1:numel(regions)
    if isInsideLightRegion(regions(i)) % 自定义函数检查是否为目标区域
        % 提取和处理选定区域
        cropped_light = img(regions(i).BoundingBox);
        % 进一步分析或显示处理后的结果
    end
end

function flag = isInsideLightRegion(region)
    % 添加判断条件，比如面积阈值，形状等
    flag = (region.Area > min_area) && ... % 替换min_area为最小期望面积
           isnan(region.Solidity); % 或者排除非长方形区域
end

%