【源码】基于Python的路标识别系统

项目简介

本项目是基于Python开发的路标识别系统，借助卷积神经网络（CNN）对路标图像开展分类识别工作，实现对特定路标的识别与定位。

项目的主要特性和功能

1. 支持从指定文件夹导入路标图像，可对图像进行预处理，如转换为灰度图像、直方图均衡化、归一化等，以此提升模型性能。
2. 利用ImageDataGenerator对图像进行增强，包含平移、缩放、剪切和旋转等操作，增强模型的泛化能力。
3. 使用TensorFlow库定义卷积神经网络模型，通过fit_generator方法训练模型，记录训练和验证过程中的损失和准确率，并展示对应曲线。
4. 运用测试集评估模型性能，打印测试损失和准确率。
5. 训练完成后，可将训练好的模型保存为H5文件，也提供保存为pickle对象的选项（注释部分）。

安装使用步骤

安装必要的库

确保已安装numpy、matplotlib、tensorflow等必要的库。

运行代码

在命令行中运行road_sign_recognition.py脚本，并根据提示输入必要的参数。

处理结果

代码运行完成后，将在指定的文件夹中生成训练好的模型文件，并显示训练过程中的损失和准确率曲线。

注意事项

• 请确保图像文件夹和CSV文件路径正确，且图像数量与标签数量匹配。
• 模型的训练过程可能需要一定的时间，具体取决于图像数量和模型复杂度。
• 模型保存为H5文件后，可以加载并使用模型进行预测。

版权信息

本项目基于Python和TensorFlow框架开发，所有代码和模型文件归原作者所有，未经许可不得用于商业用途。

下载地址

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