XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN báo cấm (có code)

XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN báo cấm (có code) .................................. XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN báo cấm (có code) .................................. XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN báo cấm (có code) .................................. XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN báo cấm (có code) .................................. XỬ lý ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN báo cấm (có code) ..................................

XỬ LÝ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Trang 3/14 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 GIỚI THIỆU - Xử lí ảnh nhận diện biển báo cấm ứng dụng tự động phát khu vực có hình ảnh biển báo cấm xuất hình ảnh thơng tin mà ứng dụng nhận diện 1.2 MỤC TIÊU - Ngày nay, tham gia giao thơng người cần phải nắm hiểu tồn thơng tin biển báo, việc trở nên khó khăn số lượng biển báo nhiều, có yếu tố ngoại cảnh tác dộng làm mờ hay hư hỏng biển Vì lí trên, cần xây dựng ứng dụng để nhận biết biển báo phòng trường hợp người đường khơng nhớ cần tra thông tin 1.3 NHIỆM VỤ - Tìm hiểu kĩ thuật xử lý ảnh nhận diện hình học - Xây dựng hệ thống nhận diện dạng biển báo cấm khác XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 4/14 CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU 2.1 XỬ LÍ ẢNH - Xử lí ảnh phân ngành DSP với tín hiệu xử lí ảnh số, ngàh phát triển gần gồm lĩh vực : • Xử lí để nâng cao chất lượg hình ảnh • Nhận dạg ảnh • Nén ảnh • Truy vấn ảh - Xử lí ảnh gồm nhiểu côg đoạn: thu nhận ảnh, tăng cườg ảnh, khơi phục ảnh, biến đổi ảnh, phân tíh ảnh Mỗi q trìh xử dụg thuật tốn khác 2.2 MATLAB - MATLAB mơi trường tính tốn lập trình cho phép tính tốn số với ma trận, thực thuật toán… tạo giao diện cho user, liên kết với nhiều chường trìh để viết nhiều ngôn ngữ khác - MATLAB sử dụng nhiều lĩnh vực xử lý ảnh, DSP, thiết kệ điều khiển tự động… 2.3 ẢNH SỐ XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 5/14 - Ảnh số tập hợp hữu hạn điểm ảnh Ảh biểu diễn dạg ma trận chiều, phần tử ma trận tương ứng với điểm ảnh (pixel) - Ảnh định ngĩa hàm chiều f(x,y), x y toạ độ khôg gian mặt phẳng HÌNH 2-1: ẢNH SỐ [2] 2.3.1 ĐIỂM ẢNH (PIXEL) Điểm ảh thể cường độ sag hay mức xám trog ảnh PIXEL phần tử nhỏ ảh, biểu diễn f(v,y) Ảnh gồm x*y điểm, cặp toạ độ x,y tạo nên độ phận giải ảnh 2.3.2 Ảnh RGB Ảnh RGB biểu diễn ma trận chiều m*n*3 với m*n kích thước ảnh theo p ixel, ma trận định nghia thàh phần mà red, green, blue cho pixel - Nếu kê nh màu mã hó a bằg byte, giá trị nằm trog đoạn [0, 255], ta có ảnh 24 bit màu, mã hóa tất 255 x 255 x 255 = 16.581.375 màu, hay thường gọi 16 triệu màu 2.4 CÁC BƯỚC XỬ LÝ ẢNH SỐ 2.4.1 Thu nhận ảnh XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 6/14 - Ảnh thu từ n hiều nguồn khác máy ảnh, máy qay fim…biến đổi thơg tin hìh ảnh cấu trúc lưu trữ trog máy tính 2.4.2 Tiền xử lý ảnh Là trìh sử dụg kĩ thuật xử lý ảh để làm ảh tốt lên theo mục đíh sử dụng 2.4.3 Phân đoạn ảnh Là trìh phân chia nội dug đối tượg cần khỏi ảnh - Phân tích đối tượng riêng biệt thàh đối tượg 2.4.4 Nhận dạng Nhận dạg trình xác địh ảnh cách so sáh với mẫu chuẩn training từ trước 2.5 CÁC KĨ THUẬT XỬ LÝ ẢNH SỐ 2.5.1 KĨ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ẢNH Là làm bật c ác đặc tính ảnh tăng độ tương phản, lọc nhiễu, biên… để làm tăng ch ất lượng quan sát ảnh - Khôi phục ảh bao gồm trình lọc ảnh, khử nhiễu tác độg môi trườg nhằm giảm bớt biến dạng để khôi phục lại ảh giống ban đầu 2.5.2 KĨ THUẬT BIẾN ĐỔI ẢNH Kĩ thuật biến đổi ảnh làm giảm thứ nguyên ảnh để xử lý ảh hiệu Các biến đổi thường dùng Fureaious, Sines, Cossin… 2.5.3 KĨ THUẬT PHÂN TÍCH ẢNH Phân tíh ảnh liên quan đến việc xác địh kích thước, tính chất ảnh sau đưa mơ tả đầy đủ ảnh đó, nhằm xác địh biên ảnh, kĩ thuật phân vùng ảnh Từ ảnh thu tiến hàh tách hay hợp dựa theo tiêu chuẩn đáh màu sắc, cường độ… 2.5.4 KĨ THUẬT NHẬN DẠNG ẢNH XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 7/14 - Nhận dạng ảh q trìh mơ tả đối tượg mà muốn đặc tả Quá trìh nhận dạng thườg theo sau q trìh trích chọn đối tượg 2.6 THUẬT TỐN DÙNG TRONG PROJECT - Vision.CadeObjectDetetor hệ thống sử dụng thuật tốn để dò tìm phát khn mặt, mắt, cở thể người Tuy nhiên, clasifier lúc đủ cho ứng dụg cụ thể nào, ta cần sử dụng chức trainCadeObjectDetetor để huấn luyện classifier tuỳ chỉnh HÌNH 2-4: THUẬT TOÁN [1] - Tạo Cade classifier sử dụng trainCadeObjectDetetor: Để tạo Ccade clasifier cần phải có tập hợp mẫu tập hợp mẫu sai, cần phải cung cấp tập hợp hình ảnh với khu vực quan tâm để sử dụng làm tập hợp mẫu HÌNH 2-5: CREATE CASCADE CLASSIFIER [1] XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 8/14 - Các loại hình trainning: trainCadeObjectDetetor hỗ trợ loại tính năng: Haar, local biary paterns (LBP), histgrams of oriented graients (H0G) HÌNH 2-6: H0G [1] CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ 3.1 SƠ ĐỒ GIẢI THUẬT XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 9/14 3.2 NGUYÊN LÍ LÀM VIỆC CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 4.1 GIAO DIỆN GUIDE XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 10/14 HÌNH 4-1: THEMES 4.2 KHI TÌM VÀ PHÁT HIỆN ẢNH HÌNH 4-2: DETECTED XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 11/14 4.3 KHI NHẬN DIỆN ẢNH HÌNH 4-3: RECOGNIZE XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 12/14 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 ƯU ĐIỂM - Ứng dụng viết đơn giản,nhận biết hầu hết loại biển cấm - Giao diện guide dễ sử dụng 5.2 KHUYẾT ĐIỂM - Thời gian nhận diện chưa nhanh - Chỉ nhân diện biển báo có hình ảnh rõ nét, khơng bị tác dộng mơi trường nhiều 5.3 HƯỚNG PHÁT TRIỂN - Có thể sử dụng thuật toán khác để tối ưu hoá hệ thống - Kết hợp thêm camera để quay nhận diện… XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 13/14 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] www.mathworks.com [2] www.matlabthayhai.info [3] text.123doc.org XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 14/14 PHỤ LỤC function TRAINING_Callback(hObect, evetdata, handles) load('stopSins.mat'); imDirection = fulfile(pwd,'stopSinmages'); addpath(imDiretions); thumucsai= fulfile(pwd,'non SopSignImge Large'); trainCaceadeObjctDetector('stopSinDetor.xml', data, neogtiveFlder,'FeatureType','H0G', 'FalseAlarmRate', 0.2, 'NumCascadeStages', 10); fuction chose_Calback(hObect, evetdata, hadles) axe(hadles.axe3) axe(hadles.axs4) set(handles.ket qua1,'Sting','') set(hadles.ket qua2,'Sting','') set(hadles Image name, 'Sting','') globals anh [finame, paname] = uigetfile('*','LOAD AN IMAGES'); anh=iread(fulfile(paname, finame)); axe(hadles.axes3) imsow(anh) set(hadles.imageame,'Sting',finame) fuctions timkiemphathien_Calback(hObect, evetda, hadles) gobal anh gobal anhphathien gobal bophathien gobal fileXML for k=1:5 bophathien=k swich bophathien case bophathien=vison.CoadeObctDetetor('cam1.xml'); box = step(bophathien, anh); anhphathien=inertOjectAnnotation(anh,'recangle', box, 'bien bao phat hien'); sosah=isequal(anhphathien,anh) case bophathien=vision.CacdeObjctDeteoctor('cam2.xml'); box = step(bophathien, anh); anhphathien=insertObjctAnnottion(anh,'recangle', box, 'bien bao phat hien'); XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 15/14 sosah=isequal(anhphathien,anh) case bothien=viaion.CasadeObjctDeector('cam3.xml'); box = step(bophathien, anh) anhphathien=insetObjectAnoation(anh,'rectngle', box, 'bien bao phat hien'); sosan=isequal(anhphathien,anh) case bopathien=vision.CadeObectDetor('cam4.xml'); box = step(bophathien, anh); anhphathien=insertObjectAnotation(anh,'rectgle', box, 'bien bao phat hien'); sosan=isequal(anhphathien,anh) case bophahien=vion.CacadeObjctDector('cam5.xml'); bbx = step(bophathien, anh); anhphathien=inserObjctAnotation(anh,'rectngle', box, 'bien bao phat hien'); sosnh=isequal(anhphathien,anh) end if sosan==0 S=imcop(anh,box); set(hadles.kq3,'Sting','Detected') fileXML=bophathien.ClasifitonModel end end axe(hanles.axes4) imshow(S) fuction nhandienbienbao_Calback(hObject, eventdata, hanles) globael fileeXML switches fileXML case 'cam1.xml' set(hadles.ketqua2,'Sting','Stop') case ' cam2.xml' set(hadles.ketqua2,'Sting','rectangle sign') case ' cam3.xml' set(hanles.ketqua2,'Sring','No entry') case 'cam4.xml' set(hanles.ketqua2,'Sting','No parking') case 'cam5.xml' set(handes.ketqua2,'Sting',No turn') end XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 16/14 XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM ... hiểu kĩ thuật xử lý ảnh nhận diện hình học - Xây dựng hệ thống nhận diện dạng biển báo cấm khác XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 4/14 CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU 2.1 XỬ LÍ ẢNH - Xử lí ảnh phân ngành... THEMES 4.2 KHI TÌM VÀ PHÁT HIỆN ẢNH HÌNH 4-2: DETECTED XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 11/14 4.3 KHI NHẬN DIỆN ẢNH HÌNH 4-3: RECOGNIZE XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 12/14 CHƯƠNG 5:... camera để quay nhận diện XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang 13/14 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] www.mathworks.com [2] www.matlabthayhai.info [3] text.123doc.org XỬ LÍ ẢNH NHẬN DIỆN BIỂN BÁO CẤM Trang