基于opencv的交通标志识别，主要运用轮廓识别和模板匹配。适用于简单自然条件下的识别

基于GTSRB数据集CNN，卷积神经网络交通标志识别

声明：交通标志1000+高清原图（4160*3120）样张（已经对50+类交通标志进行标注），均为本人原生数据，耗时4天整才完成图片采集和标注工作 用于神经网络图像处理的，交通标志检测实现，深度学习实现，fastercnn实现，GUI窗口设计，matlab图像识别代码，深度学习样例。去年6月份上传，由于大小限制一共分了12块，必须12块都下载完毕后，用7z进行解压才行，缺少任何一块都会导致解压失败；最近发现资源由于解压失败被举报，现在有将资料重新整理，进行上传，希望为图像处理相关的朋友们提供些帮助。由于上传文件大小限制，该解压包只有部分数据（整个包为2.2G），请查看包内说明获取全部数据。

用CNN来进行交通标志识别，是课程作业已完成。数据集是GTSRB,有源码和ppt

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本代码可实现三类交通标志的分割，识别。对真实的交通标志也可有效分割识别

1、有一个 图形化界面，左面有一个显示窗口，可以 显示视频或 者图片，并且有两个按钮，分别为导入视频、导入图片；右侧为 交通标志检测结果显示模块，可以对 左侧视频或图片中出现的交 通标志进行实时显示，对于视频的显示，一帧显示检测结果后， 下一帧检测结果可以覆盖上一帧检测结果。 2、要能够对视频进行 实时处理，首先检测环境中存在的交通标 志，然后对于交通标志进行识别； 3、对于交通标志的 检测与识别两部分， 都要结合机器学习，能 够实现优化，可以让我 使用正样本及负样本对于程序进行训练， 对于新增的样本，我也要可以导入到程序中进行训练，不局限于 一部分样本； 4、一帧图像中，有 多个交通标志时，也要做到全部显示出来， 不局限于只显示一个交通标志；