OpenCV交通标志识别

Question

我正在编写一个软件（用于我的研究），用于使用 IP 摄像头识别交通标志。暂时，我必须识别这样的交通标志：

在我的代码中，我正在进行高度转换，以使用遮罩隔离交通标志。

然后，我将场景图像与不同交通标志的一些图像 (30、50、70、90) 进行 SURF 比较（使用 SURF 的 OpenCV 文档的修改样本）。

我给你一个我的对象参考的例子：http://www.noelshack.com/2015-05-1422561271-object-exemple.jpg

我的问题是：

• 我的“做法”对吗？SURF真的适合这里吗，因为它似乎使用了很多资源..

• 我有误报（例如，当我将对象中的 30 个与场景中的 50 个进行比较时），如何减少误报？

Answer 1

是的，这是您通常期望 SURF 匹配方法能够完成的任务。如果两个标志相似，您预计它们的 SURF 特征大部分匹配。

然而，这并不是唯一可行的方法。您可能还想尝试 SIFT 或 FAST 特征匹配。它们可能会减少误报的数量。您可能还想尝试使用 SURF 特征匹配参数，例如比较特征的方式和接受匹配的阈值。例如，在某些情况下，30 公里标志可能与 30 公里和 50 公里标志都匹配。然后，您需要寻找其他标准来区分它们，例如匹配特征的数量，或者标记集中与标志匹配的图像的百分比。

如果你仍然得到不令人满意的结果，我建议尝试使用具有 HOG 特征的级联分类方法来检测“3”、“5”、“7”等数字。您需要使用标记标志中的一组裁剪数字，并使用级联分类器来检测测试图像中的这些数字。OpenCV 中也实现了级联分类器。