颜色分类leetcode Traffic Sign Detection:实时交通标志检测和分类

颜色分类leetcode实时交通标志检测和分类使用SSD的新版本将于今年夏天发布，供任何需要更高精度检测方法的人使用。请继续关注新的更新！

说明该项目是一个使用OpenCV的视频交通标志检测和分类系统。检测阶段使用图像处理技术在每个视频帧上创建轮廓，并在这些轮廓中找到所有椭圆或圆。它们被标记为交通标志的候选对象。

检测策略：

1. 增加视频帧的对比度和动态范围。

2. 使用HSV颜色范围去除不必要的颜色，如绿色。

3. 使用Laplacian of Gaussian显示对象的边界。

4. 通过二值化制作轮廓。

5. 检测椭圆形和圆形轮廓。

在下一阶段——分类阶段，通过基于候选坐标从原始帧中裁剪来创建图像列表。预训练的SVM模型将对这些图像进行分类，以找出它们是哪种类型的交通标志。当前支持的交通标志（每个标志文件的名称与其在SVM中的类相对应）。

注意：所有属于8级及以上的标志都被标记为OTHERS，因为比赛需要这样做。还有一个0类被标记为非交通标志。仅对当前帧中最大的标志进行裁剪和分类。每次main.py调用时都会训练SVM模型，在检测阶段之前，但我仍然保存模型。