OpenCV交通标志识别

Question

我正在用IP Camera.For为交通标志识别编写一个软件(供我学习)，我必须识别如下交通标志：

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在我的代码中，我正在做一个很高的转换，用一个掩码隔离我的交通标志。

然后，我对场景图像与不同交通标志(30、50、70、90)的几幅图像进行了SURF比较(使用修改的SURF文档样本)。

我给出了我的对象引用的一个例子：http://www.noelshack.com/2015-05-1422561271-object-exemple.jpg

我的问题是：

• 我的“方法”是对的吗？冲浪真的很适应这里，因为它似乎使用了大量的资源。
• 我有假阳性(例如，当我比较对象中的30和场景中的50 )，如何减少它？

Answer 1

是的，这是一个任务，你通常期望一个冲浪匹配方法工作。如果两个标志是相似的，你期望他们的冲浪功能大部分匹配。

然而，这并不是唯一可行的方法。您可能也想尝试SIFT，或快速功能匹配也。他们可能会减少你的假阳性。您还可以尝试使用您的冲浪功能匹配参数，例如，您比较功能和接受匹配的阈值的方式。例如，在某些情况下，30公里的标牌可能与30公里和50公里的标牌相匹配。然后，您将需要寻找其他标准来分离它们，比如匹配功能的数量，或者标记集中匹配符号的图像的百分比。

如果结果仍然不能令人满意，我建议尝试使用带有HOG特征的级联分类方法来检测“3”、“5”、“7”等数字。您需要在标记符号中使用一组裁剪的数字来训练分类器，并使用分类器级联来检测测试图像中的数字。分类器级联也是用OpenCV实现的。

Answer 2

您可以尝试裁剪或缩放您的图像，以提高模型的准确性。对我来说，剪切或缩放图像使我的模型精度提高了0.27%

提高准确性：

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