基于Python的交通标志识别结果分析-CFANZ编程社区

基于Python的交通标志识别结果分析

一、整体流程

下面是基于Python的交通标志识别结果分析的整体流程表格：

journey
    title 交通标志识别结果分析整体流程
    section 数据准备
    section 模型训练
    section 结果评估
    section 结果可视化

二、具体步骤

1. 数据准备

在交通标志识别任务中，数据准备是非常重要的一步。我们需要准备好训练集和测试集的图像数据，并对其进行预处理。

首先，我们需要导入相关的库，如下所示：

import os
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

在导入库之后，我们可以加载训练集和测试集的图像数据，并进行预处理。预处理包括图像的缩放、灰度化、归一化等操作。

def load_dataset(dataset_path):
  X = []
  y = []
  
  for folder in os.listdir(dataset_path):
    label = int(folder)
    folder_path = os.path.join(dataset_path, folder)
    
    for file in os.listdir(folder_path):
      image_path = os.path.join(folder_path, file)
      image = cv2.imread(image_path)
      image = cv2.resize(image, (32, 32))  # 图像缩放到32x32
      image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 灰度化处理
      image = image / 255.0  # 归一化处理
      
      X.append(image)
      y.append(label)
  
  return np.array(X), np.array(y)

train_X, train_y = load_dataset("train_dataset")
test_X, test_y = load_dataset("test_dataset")

2. 模型训练

在数据准备完成后，我们可以开始训练交通标志识别模型。这里我们使用卷积神经网络（CNN）进行模型的训练。

首先，我们需要导入相关的库，如下所示：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

在导入库之后，我们可以定义卷积神经网络的结构，并编译模型。

model = tf.keras.Sequential([
    layers.InputLayer(input_shape=(32, 32, 1)),
    layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(units=128, activation='relu'),
    layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_X, train_y, epochs=10, batch_size=32)

3. 结果评估

在模型训练完成后，我们需要对模型进行评估，以了解模型的性能表现。

test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_X, test_y, verbose=2)
print(f"Test loss: {test_loss}")
print(f"Test accuracy: {test_accuracy}")

4. 结果可视化

最后，我们可以将交通标志识别的结果进行可视化展示，以增加结果的直观性。

predictions = model.predict(test_X)

# 统计预测结果
result_counts = np.bincount(np.argmax(predictions, axis=1))
labels = ['Stop', 'Yield', 'Speed Limit', 'No Entry']
sizes = [result_counts[0], result_counts[1], result_counts[2], result_counts[3]]

# 绘制饼状图
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()