从原理到环境配置/代码运行基于深度学习的交通标志检测和识别( 二 ) _交通标志

具体来说，使用中的cv2.()函数提取HOG特征，并使用cv2.ml.()函数创建SVM分类器。在训练阶段，将提取出的HOG特征和对应的标签输入到SVM分类器中进行训练；在测试阶段，对输入的图像进行HOG特征提取和SVM分类，得到交通标志的目标区域和类别。
3. 交通标志分类
在交通标志分类阶段，使用深度学习技术对交通标志进行分类，将检测到的目标区域分为不同的交通标志类别。在该项目中，使用基于CNN的深度学习模型对交通标志进行分类。
具体来说，使用的Keras库搭建CNN模型，包括卷积层、池化层、全连接层和输出层等。在训练阶段，将交通标志图像输入到CNN模型中进行训练，通过反向传播算法调整模型参数。在测试阶段，对输入的目标区域进行分类，得到交通标志的类别。
4. 交通标志识别
在交通标志识别阶段，对分类后的交通标志进行识别，输出交通标志的名称和类别。在该项目中，使用基于深度学习的方法对交通标志进行识别。
具体来说，使用的Keras库搭建深度学习模型，包括卷积层、池化层、全连接层和输出层等。在训练阶段，将交通标志图像输入到模型中进行训练，通过反向传播算法调整模型参数。在测试阶段，对分类后的交通标志进行识别，输出交通标志的名称和类别。
对于交通标志的识别，可以使用基于规则的方法或基于深度学习的方法。在该项目中，使用基于深度学习的方法，将交通标志的识别转化为一个分类问题，通过训练深度学习模型来实现。
5. 项目应用
将交通标志检测和识别整合到一个项目中，可以对实时视频流或静态图像进行交通标志检测和识别。在该项目中，使用语言实现了交通标志检测和识别的整个流程，并提供了GUI界面进行交互操作。
具体来说，使用的库实现了GUI界面，包括文件选择、视频播放、交通标志检测和识别等功能。
在配置环境之前，需要确认计算机已经安装了以下软件和库：
3.库Keras库库NumPy库库-learn库
如果以上软件和库没有安装，需要先下载和安装这些软件和库。可以通过的包管理工具pip来安装这些库，例如：
pip install opencv-pythonpip install keraspip install tensorflowpip install numpypip install tkinterpip install scikit-learn
安装完成后，可以开始配置环境和运行-Sign-项目，具体步骤如下：
下载项目代码
直接使用git命令进行下载：

文章插图
git clone https://github.com/andrewdcampbell/Detection.git
准备数据集
在项目中已经包含了德国交通标志数据集和比利时交通标志数据集，可以直接使用这些数据集进行训练和测试。如果需要使用自己的数据集，需要将数据集按照一定的格式进行组织和准备，具体格式可以参考项目中的数据集格式。
训练模型
在训练模型之前，需要确保数据集已经准备好，并按照指定的格式组织好。在项目中，已经提供了训练模型的脚本文件train.py，可以使用以下命令来启动训练：
python train.py --dataset path/to/dataset --model output/path/to/model
其中，–参数指定数据集路径，–model参数指定输出模型的路径。训练过程可能需要一定的时间，具体时间取决于数据集大小和计算机性能。
测试模型
在训练完成后，可以使用测试模型的脚本文件test.py来测试模型的性能。可以使用以下命令来启动测试：
python test.py --dataset path/to/dataset --model path/to/model
其中，–参数指定测试数据集路径，–model参数指定测试使用的模型路径。测试完成后，会输出模型的准确率和其他性能指标。

从原理到环境配置/代码运行 基于深度学习的交通标志检测和识别( 二 )

从原理到环境配置/代码运行基于深度学习的交通标志检测和识别( 二 )