可读取图片和外接摄像头 项目介绍：交通信号灯是智能车辆在城市环境中行驶的主要指示信号，在城市交通安全中发挥了不可或缺的作用。交通信号灯通常设在交叉口，能够供应智能车辆的方位信息，查看和辨认交通信号灯的情况是智能车辆感知的重要任务。红绿灯识别技术是智能交通系统一个重要方面，而且对无人驾驶以及智能车辆的辅助驾驶系统发展有积极推动作用。常用的红绿灯识别方法主要有两类:基于颜色方法和基于模板匹配的方法。在简单工况下，可在各种颜色空间中利用信号灯颜色的先进行分割得到兴趣区域，然后再通过信号灯所特有的形状特征等进行进一步的判定。本代码通过对红绿灯设置HSV阈值范围；对提取的部分信号灯颜色进行二值化、膨胀、腐蚀处理；连通域判断提取；信号灯部分截取，图像分割等，最终实现红绿灯的识别。

语言：MATLAB—交通信号灯定位和识别（定位，分割，不变矩和sift，svm方法均可，带界面GUI）

该课题是基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。主要分3个步骤：定位，分割，识别。其中定位部分，考虑我国的交通标志主要分禁令类，指示类和警示类，其中禁令类为红色，指示类为蓝色，警示类为黄色。根据不同颜色比例组成，参数设置合理即可分离出图片中不同颜色分量。但是，这肯定多少存在一些误分割，比如将其他红色，蓝色或者黄色的物体给分离，那么考虑到交通标志区域的分量肯定是最大的，利用形态学相关知识，按面积小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。最后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，并且输出。