交通标志识别：基于RCNN的实现（附带MATLAB代码）

交通标志识别：基于RCNN的实现（附带MATLAB代码）

交通标志识别在计算机视觉领域具有重要的应用价值，可以帮助驾驶员识别道路上的交通标志，提高交通安全性。本文将介绍如何使用RCNN（Region-based Convolutional Neural Networks）算法实现交通标志的识别，并提供相应的MATLAB代码。

RCNN是一种经典的目标检测算法，通过将图像分割为多个候选区域，然后对每个候选区域进行分类和位置回归，实现对目标的准确定位和识别。下面是使用MATLAB实现交通标志识别的步骤和代码示例：

步骤1：数据准备
首先，准备一个包含交通标志图像和对应标签的训练集。训练集应包括正样本（包含交通标志）和负样本（不包含交通标志）两类图像。可以通过在互联网上搜索和下载相关图像，然后手动标注标志位置来创建训练集。

步骤2：候选区域生成
使用选择性搜索（Selective Search）算法生成候选区域。选择性搜索是一种基于图像的分割方法，可以将图像分割为多个可能包含目标的候选区域。MATLAB提供了现成的选择性搜索函数可以直接使用。

% 选择性搜索参数设置
selectiveSearchOptions = selectivesearchOptions('M