针对现有计算机视觉对交通路标识别的复杂性和不稳定性的问题，通过运用图像轮廓识别技术，提出了由全局特征到局部特征再到结构特征的多层次轮廓识别，在交通路标的识别过程中，分别构造了图像密度、形状度量、光滑程度和轮廓熵值4个层次的图像轮廓，同时结合Sobel算子和信息熵对交通路标图像进行了提取与分块处理。通过实验仿真结果表明：在图像的提取过程中，交通路标图像随着其DMOS值的增大，图像的质量越差，清晰度越低，其NRSS值越小；在图像的识别过程中，低通滤波器的大小设置为7×7，原图NRSS为0.7654，形状度量为1.3和2.4时，NRSS分别为0.3712和0.2667。这种层次化的轮廓分析在路标的识别上具有较好的稳健性。

在树莓派小车上通过计算机视觉技术实现蓝底路标的识别。 首先使用颜色及形状检测的方法，从采集的图像中分割出可能的区域（蓝色矩形区域），然后将该区域与模板进行对地，得到其相似度。

此文件主要是利用YOLOv3来训练自己的数据集，最后得到权重，然后可以利用权重来对交通路标进行识别，识别效果较为明显，内含训练权重。

简单易懂，Matlab编写的路标识别程序，可以对一幅图像中的多个路标进行识别。对雾化图片效果很好！Matlab program written in road signs recognition, an image can be identified in a number of signs. Good effect on the atomization pictures!

免费下载 路标识别是室内机器人发展中不可缺少的重要部分，而移动机器人在路标识别中对图像进行处理，实时性差始终是一个非常棘手的问题。在很多场合需要机器人具有良好的实时性。机器人快速识别路标，关键在于设计一种快速图像处理方法。

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路标识别与提取（采用聚类方法）（C-means）（K-means）能对路边进行有效识别和提取，采用MATLAB 语言编写。