基于CNN卷积神经网络交通标志识别系统（GUI界面数字图像处理）【源码48期】

matlab代码

365人浏览 · 2026-07-21 22:41:21

matlab代码 · 2026-07-21 22:41:21 发布

一、项目简介

本系统基于MATLAB深度学习工具箱，设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类识别系统。系统包含两大核心模块：模型训练模块（main.m）自动加载按文件夹分类的图像数据集，按8:2比例划分为训练集与测试集，构建包含多层卷积、批归一化、ReLU激活及池化操作的CNN网络，输入层采用112×112×3的彩色图像，输出层为6分类，利用SGDM优化器训练25个周期后保存模型参数；图形用户界面模块（page.m与page.fig）基于GUIDE框架开发，用户可通过界面按钮选取BMP格式图像，系统自动显示原始图像，并提供灰度化与二值化预处理功能，调用已训练模型进行识别后将结果显示于界面中，同时支持测试集整体准确率的一键计算与展示。

二、部分源码

function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) % 显示整个测试集的结果

%% 加载数据

allImages = imageDatastore('dbx', ...

'IncludeSubfolders' ,true, ...

'LabelSource' , 'foldernames' );% 图像加载为图像数据存储

% imageDatastore函数会根据文件夹名称自动标记图像

% 划分训练集(80%)和测试集(20%)

[imgsTrain,imgsTest] = splitEachLabel(allImages,0.8,'randomized');

load("CNNnet.mat");

y_pred = classify(CNNnet,imgsTest); % 使用训练好的网络测试

accuracy = mean(y_pred == imgsTest.Labels);% 计算准确率

set(handles.text2,'string',['总体准确率: ',num2str(100*accuracy),'%'],'FontSize',12);

function edit2_Callback(hObject, eventdata, handles)

% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit2 as a double

% --- Executes during object creation, after setting all properties.

function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% See ISPC and COMPUTER.

if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

set(hObject,'BackgroundColor','white');

end

% --- Executes during object creation, after setting all properties.

function text1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

function text5_DeleteFcn(hObject, eventdata, handles)

% --- Executes on button press in pushbutton4.

function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global I

global Data

if size(I,3) ==3

Data = rgb2gray(I);

else

Data = I;

end

axes(handles.axes2)

imshow(Data);

title('灰度图像');

% --- Executes on button press in pushbutton5.

function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

global Data

thresh = graythresh(Data);

It=im2bw(Data,thresh);

axes(handles.axes3)

imshow(It);title('二值图像');

三、运行结果

四、总结

该系统能够有效提取图像特征并实现较为准确的分类识别。界面设计简洁直观，操作流程清晰，用户可依次完成图像选取、预处理可视化和分类识别，交互体验良好。系统适用于图像分类识别的研究演示与教学实验场景，后续可考虑扩充数据集规模以覆盖更多类别、引入数据增强策略以提高模型泛化能力，或优化网络结构以提升识别速度与准确率，便于向实际应用场景迁移。