【交通牌识别】基于霍夫变换Hough实现道路交通牌识别附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、道路交通牌识别的核心需求与视觉特征

道路交通牌是智能交通系统（ITS）、自动驾驶的关键感知对象，其识别需解决 “快速定位 + 准确分类” 两大核心问题。交通牌的视觉特征为识别提供关键依据，也是霍夫变换发挥作用的基础：

1.1 交通牌的典型视觉特征

特征维度	具体表现（以国内交通牌为例）	识别价值
形状	以矩形为主（如警告标志、指示标志），部分为圆形（如禁止通行标志）、八角形（如停车让行标志）	霍夫变换的核心检测目标，通过形状初步筛选交通牌区域
颜色	红底白字（禁止类）、黄底黑字（警告类）、蓝底白字（指示类）、绿底白字（高速指示类）	预处理阶段通过颜色分割缩小检测范围，降低干扰
尺寸	标准尺寸（如警告标志为等边三角形，边长 70cm；指示标志为矩形，长 50cm× 宽 30cm）	筛选误检区域（如过小的矩形可能是树叶、广告牌碎片）
内容	简洁图形（如箭头、感叹号）或文字（如 “限速 60”）	最终分类依据，需在霍夫变换定位后结合模板匹配 / OCR 实现

1.2 霍夫变换的核心作用

传统识别方法易受复杂背景（树木、建筑物、行人）、光照变化（阴天、逆光）、交通牌倾斜影响，而霍夫变换通过 **“图像空间→参数空间” 的映射 **，能高效检测图像中的直线、圆形等规则形状，恰好适配交通牌的形状特征：

• 针对矩形交通牌：用霍夫直线变换检测四条边，通过直线聚类与角度分析确定矩形区域；

• 针对圆形 / 八角形交通牌：用霍夫圆变换或 “霍夫直线 + 多边形拟合” 检测轮廓，定位目标区域；

• 优势：对边缘断裂、噪声干扰不敏感，即使交通牌部分被遮挡，仍能通过局部边缘恢复完整形状。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%霍夫变换检测矩形

%input

% BW：二值图像

% thresh：平行边差异度阈值

% MaxNum:平行边检测最大数量，至少为2，MaxNum越大能检测的矩形越多

% MaxNum,distance:判断相近点距离阈值，顶点距离低于distance_point的两个矩形会被视为一个矩形

% output：

% point:组成矩形的顶点组

% rectangleBoxs:组成矩形的x,y,L,W

[H, theta, rho]=hough(BW,'Theta',-3:3);%theat是霍夫变换的角度θ，rho是霍夫变换ρ轴的位置，Theta模式可以指定霍尔转换的角度范围

peaks=houghpeaks(H,MaxNum); %number of peaks

lines=houghlines(BW, theta, rho, peaks);

point = [];

🔗 参考文献

[1]赵玉伟.基于图像处理的道路交通标志检测与识别方法[J].交通世界, 2018(9):2.DOI:10.16248/j.cnki.11-3723/u.2018.09.017.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

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