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基于MATLAB的交通标志识别（完美运行）
资源介绍:
交通标志识别是指通过计算机视觉技术，识别和理解道路上的交通标志。这项技术是自动驾驶、智能交通系统等领域的重要组成部分。 交通标志识别的步骤通常包括以下几个方面： 1. 图像采集：使用摄像头或其他传感器采集道路上的交通标志图像。 2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作，以提高后续识别的准确性。 3. 特征提取：从预处理后的图像中提取出有用的特征信息，如形状、颜色、纹理等特征。 4. 分类识别：使用机器学习或深度学习算法对提取的特征进行分类，将图像分为不同的交通标志类别。 5. 结果输出：将识别结果输出给相关系统，如自动驾驶系统，以做出相应的决策。 为了提高交通标志识别的准确性和效率，研究人员通常会采用一系列的算法和技术，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。同时，还需要大量的标注数据集进行训练和测试。 交通标志识别不仅可以应用在自动驾驶领域，还可以用于智能交通管理系统、交通违法监控等场景，提高交通安全性和效率。
clear ;
clc
close all;
%获取图像 装入待处理彩色图像并显示原始图像
[fn,pn,fi]=uigetfile('*.png','选择图片');
Scolor=imread([pn fn]);
figure,imshow(Scolor),title('原始图像');
%将彩色图像转换为黑白并显示
Sgray = rgb2gray(Scolor);%rgb2gray转换成灰度图
figure,imshow(Sgray),title('灰度图像');
figure,Sgray=imresize(Sgray,[200 200]);imshow(Sgray),title('归一化图像');
mainfc;
liccode=char(['0','1', '2', '3','4']); %建立自动识别字符代码表
tt=1;
l=1;
t=Sgray;
t=255-t;
level=graythresh(t);
t=im2bw(t,level);
SegBw2=imresize(t,[200 200],'nearest');
if tt==1 %第一位汉字识别
kmin=1;
kmax=5;
t=~t;
SegBw2=imresize(t,[200 200],'nearest');
end
for k2=kmin:kmax
fname=strcat('code module\',liccode(k2),'.bmp');
%SamBw2 = imread(fname);
SamBw22 = imread(fname);
SamBw2=imresize(SamBw22,[200 200],'nearest');
level=graythresh(SamBw2);
SamBw2=im2bw(SamBw2,level);
for i=1:200
for j=1:200
SubBw2(i,j)=SegBw2(i,j)-SamBw2(i,j);
end
end
% 以上相当于两幅图相减得到第三幅图
Dmax=0;
for k1=1:200
for l1=1:200
if ( SubBw2(k1,l1) > 0 || SubBw2(k1,l1) <0 )
Dmax=Dmax+1;
end
end
end
Error(k2)=Dmax;
end
Error1=Error(kmin:kmax);
MinError=min(Error1);
findc=find(Error1==MinError);
if tt==1
findc=findc;
end
tt=tt+1;
res=liccode(findc);
shibiejieguo(1,l)=res;
l=l+1;
shibiejieguo
%==========================对话框显示显示=============================================
if shibiejieguo=='0'
msgbox('限速60')
elseif shibiejieguo=='1'
msgbox('T型路口');
elseif shibiejieguo=='2'
msgbox('禁止鸣笛');
elseif shibiejieguo=='3'
msgbox('非机动车道');
elseif shibiejieguo=='4'
msgbox('禁止停车');
end
资源文件列表:
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基于MATLAB的交通标志识别（完美运行）/1.png 102.51KB
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- 基于MATLAB的交通标志识别（完美运行）/code module/
- 基于MATLAB的交通标志识别（完美运行）/code module/0.bmp 40.12KB
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- 基于MATLAB的交通标志识别（完美运行）/code module/2.bmp 40.12KB
- 基于MATLAB的交通标志识别（完美运行）/code module/3.bmp 40.12KB
- 基于MATLAB的交通标志识别（完美运行）/code module/4.bmp 40.12KB
- 基于MATLAB的交通标志识别（完美运行）/mainfc.p 202B
- 基于MATLAB的交通标志识别（完美运行）/test.m 1.79KB
Differential-Drive-Robot-main.zip
CSS技巧专栏一日一例：19 -纯CSS实现超酷的水晶按钮特效.zip
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资源特点：代码短小、代码容易阅读、重点注释、方便扩展、样式美观、纯CSS实现。
适用人群：前端从业职，新手小白，有网站开发能力对美工有所欠缺的后端工程师。
JS+CSS案例：可适应上下布局和左右布局的菜单（含二级菜单）。如题所述，这是一个可以通过前端页面的切换样式表改变菜单位置布局的一个案例。案例是非常时尚且实用的二级菜单。
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项目：人体姿势识别预训练模型
用途:
可以直接用于人体姿势识别， 也可以作为基础模型再训练
预测效果：
资源内附唐朝诡事录经典站位图识别效果，可以准确识别出面部和躯体。
人体姿势识别的作用:
人体姿势识别预训练模型是一种在计算机视觉领域中具有重要应用的技术。
它是通过使用大量的人体姿势相关数据进行训练得到的模型。这些数据通常包含了各种不同场景、不同个体、不同动作下的人体图像或视频帧。
预训练模型的优势在于它能够学习到通用的人体姿势特征和模式。例如，它可以识别出站立、坐下、跑步、跳跃等常见姿势，还能区分不同身体部位的位置和姿态关系。
在实际应用中，人体姿势识别预训练模型有着广泛的用途。比如在运动分析领域，它可以帮助教练评估运动员的动作是否标准，以便进行针对性的训练改进；在医疗康复领域，用于监测患者的康复训练动作是否正确；在虚拟现实和增强现实中，实现对用户身体动作的准确捕捉和响应，提供更加沉浸式的体验。
总之，人体姿势识别预训练模型为许多领域带来了创新和便利，随着技术的不断发展，其性能和应用范围还将不断扩大。
火焰检测定位是指利用各种传感器和技术手段来检测和定位火焰的位置。这可以帮助人们迅速发现火灾并采取相应的应急措施，以减少火灾对人员和财产的伤害。
火焰检测定位系统通常包括以下几个主要组成部分：
1. 火焰传感器：利用红外线、紫外线、热像仪等技术，可以检测到火焰释放的特定波长或热量，从而确定火焰的存在。
2. 信号处理器：对传感器检测到的信号进行处理和分析，以区分真实火焰信号和误报信号，并提取火焰的位置信息。
3. 定位算法：利用信号处理器提供的数据，采用各种定位算法来计算火焰的位置坐标。常见的定位算法包括三角测量法、梯度法、质心法等。
4. 显示和报警装置：将火焰的位置信息显示在监控屏幕或其他设备上，同时触发相应的报警装置（如声音、灯光、短信等），以及时通知相关人员。
火焰检测定位系统广泛应用于各类场所，如工厂、仓库、办公楼、地铁站等，以及一些特殊环境，如化工厂、石油平台等。这些系统可以帮助消防人员快速发现火灾，及时采取救援行动，从而减少火灾造成的损失。
2021-CUMCM-C-yasNing.zip
基于java敬老院管理系统
Linux学习笔记10---蜂鸣器实验代码