Python实现道路交通标志识别

道路交通标志识别是指通过计算机视觉技术来识别道路上的各种标志，这项技术可以应用在自动驾驶、智能交通等领域中。本文将介绍如何使用Python实现道路交通标志识别。

一、准备工作

在进行道路交通标志识别之前，需要安装以下工具：

1、Python 3.x

2、OpenCV

3、scikit-learn

4、Matplotlib

二、获取数据集

在进行机器学习实验之前，需要获取一个道路交通标志数据集。我们可以从官网下载GTSRB（German Traffic Sign Recognition Benchmark）数据集。

import urllib.request
url = "http://benchmark.ini.rub.de/Dataset/GTSRB_Final_Training_Images.zip"
filename = "GTSRB_Final_Training_Images.zip"
urllib.request.urlretrieve(url, filename)

解压缩.zip文件：

import zipfile
with zipfile.ZipFile(filename, 'r') as zip_ref:
    zip_ref.extractall("./data")

三、数据预处理

将下载的数据集解压后，需要对其进行预处理，包括将图像转换成灰度图像，将灰度图像调整为32x32像素大小的图像等。

import cv2
import numpy as np
import os

# 获取标志编号与名称的对应关系
signs = {}
with open("./data/GTSRB_Final_Training_Images/GTSRB/Final_Training/Images/ReadMe.txt") as file:
    for line in file:
        if line.startswith("Classes"):
            continue
        number, sign = line.strip().split(".")
        signs[int(number)] = sign

# 对训练数据进行处理
X_train = []
y_train = []
for c in range(0, len(signs)):
    prefix = "./data/GTSRB_Final_Training_Images/GTSRB/Final_Training/Images/{:05d}/".format(c)
    gtFile = open(prefix + "GT-" + sign + '.csv')
    gtReader = csv.reader(gtFile, delimiter=';')
    next(gtReader)
    for row in gtReader:
        img = cv2.imread(prefix + row[0])
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        img = cv2.resize(img, (32, 32))
        X_train.append(img)
        y_train.append(row[7])

四、训练模型

我们可以使用SVM（Support Vector Machine）算法进行训练。

from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 将数据集分为训练集和验证集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.1, random_state=42)

# 将图像转换成一维向量
X_train = np.reshape(X_train, (len(X_train), -1))
X_test = np.reshape(X_test, (len(X_test), -1))

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC(gamma=0.001)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

五、可视化结果

我们可以使用Matplotlib库来可视化识别结果。

import random

# 从验证集中随机选取一个样本进行预测
index = random.randint(0, len(X_test))
sample = X_test[index]
ground_truth = y_test[index]
predict = clf.predict(sample.reshape(1, -1))[0]

# 将图像还原为32x32像素大小的彩色图像并可视化结果
img = cv2.resize(sample.reshape(32, 32), (64, 64))
cv2.putText(img, "Ground truth: {}".format(signs[int(ground_truth)]), (0, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, "Predict: {}".format(signs[int(predict)]), (0, 45), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 0, 255), 2)
plt.imshow(img)
plt.show()

六、总结

在本文中，我们通过使用Python和OpenCV库实现了道路交通标志识别。我们首先获取了训练数据集，然后对其进行预处理，接着使用SVM算法进行训练和预测，并最后可视化了识别结果。