基于Python卷积神经网络CNN识别红绿灯项目源码+文档说明（毕业设计项目）

# 红绿灯识别系统 ## 项目简介 本项目是一个基于深度学习的红绿灯状态识别系统。它使用卷积神经网络（CNN）来识别并区分红绿灯的不同状态，包括红灯、黄灯、绿灯和关闭状态。 ## 代码说明 - `network()`: 定义用于红绿灯识别的卷积神经网络模型。 - `train(file_path, model)`: 训练模型的函数，接受训练数据文件路径和模型对象。 - `test(file_path, model)`: 测试模型的函数，用于评估模型在测试数据集上的表现。 - `test_an_image(file_path, model)`: 单张图片测试函数，用于预测单个图片文件的红绿灯状态。 - `model.keras`: 训练好的模型文件，用于进行预测。 - `data/bosch_udacity_train.p` 和 `data/bosch_udacity_test.p`: 训练和测试数据集。 ## 使用步骤 1. **模型训练**: 使用 `train()` 函数训练模型。该函数需要训练数据文件的路径。训练完成后，模型会被保存在 `model.keras` 文件中。 2. **模型测试**: 使用 `test()` 函数在测试数据集上评估模型的性能。 3. **单个图片预测**: 使用 `test_an_image()` 函数测试单个图片文件。 ## 系统要求 - Python 3.9+ - TensorFlow 2.x - OpenCV - Numpy - Scikit-learn ## 安装 要运行此项目，您需要安装所需的依赖项： ```bash pip install tensorflow opencv-python numpy scikit-learn