# 雾霾图像交通标志shibie
#### 介绍
该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤,一是进行图像去雾,采用暗通道的方法获取光透射率,从而去除雾霾。得到清晰的图片后,利用颜色的方法进行交通标志的定位,众所周知,交通标志基本是红,蓝,黄三色组成,根据RGB不同组合可以定位到不同颜色,因为存在误差,所以需要借助形态学相关知识,将得到的误干扰面积去除,从而实现精准定位。定位后,在原图基础上进行分割出彩色图标,利用bp神经网络方法,进行训练,识别,从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面,操作简单容易上手。是个不错的选题。
#### 软件架构
软件架构说明
#### 安装教程
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#### 使用说明
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#### 参与贡献
1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request
#### 特技
1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言,例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2. Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
4. [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目,是综合评定出的优秀开源项目
5. Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
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基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤,一是进行图像去雾,采用暗通道的方法获取光透射率,从而去除雾霾。得到清晰的图片后,利用颜色的方法进行交通标志的定位,众所周知,交通标志基本是红,蓝,黄三色组成,根据RGB不同组合可以定位到不同颜色,因为存在误差,所以需要借助形态学相关知识,将得到的误干扰面积去除,从而实现精准定位。定位后,在原图基础上进行分割出彩色图标,利用bp神经网络方法,进行训练,识别,从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面,操作简单容易上手
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MATLAB雾霾交通标志shibie[GUI,雾霾,详细注释].zip (10个子文件)
MATLAB雾霾交通标志shibie[GUI,雾霾,详细注释]
操作方法.txt 178B
Traffic_Iden.fig 20KB
GUI设计图.png 118KB
Traffic_Iden.m 9KB
暗通道去除雾霾后的图像.jpg 288KB
GUI运行效果预期图【PS】.png 741KB
文档说明.txt 749B
README.md 2KB
交通标志照片
禁止左转弯.jpg 361KB
禁止机动车通行.jpg 888KB
共 10 条
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程序员柳
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