🛑 Traffic Sign Detection & Recognition System

Author: Nguyễn Phúc Minh Đăng Subject: Digital Image Processing (Xử lý ảnh số)

Dự án xây dựng hệ thống tự động phát hiện và nhận diện biển báo giao thông (Traffic Signs) từ video thực tế, sử dụng các kỹ thuật Xử lý ảnh số cổ điển (Computer Vision) mà không phụ thuộc vào Deep Learning.

---

📺 Demo Result

Hệ thống đã được kiểm thử trên dữ liệu video thực tế. Bạn có thể xem kết quả xử lý tại đây:

Video 1 Result	Video 2 Result
👉 Watch on Google Drive	👉 Watch on Google Drive

(Click vào link để xem video đã được vẽ bounding box và nhận diện tên biển báo)

---

🛠️ Technical Approach (Phương pháp xử lý)

Hệ thống hoạt động theo quy trình 3 bước (Pipeline):

1. Preprocessing (Tiền xử lý)

• Color Space Conversion: Chuyển đổi không gian màu từ RGB sang HSV để tách biệt màu sắc biển báo (thường là Đỏ hoặc Xanh).
• Noise Reduction: Sử dụng Gaussian Blur để làm mịn ảnh.

2. Segmentation & Detection (Phân vùng & Phát hiện)

• Color Thresholding: Áp dụng ngưỡng màu để lọc ra các vùng quan tâm (ROI).
• Morphological Operations: Sử dụng Dilation/Erosion để làm liền nét và loại bỏ nhiễu.
• Canny Edge Detection & Contour Filtering: Phát hiện biên và lọc bỏ các đối tượng nhiễu dựa trên tỷ lệ khung hình.

3. Classification (Phân loại)

• Template Matching: So khớp vùng ảnh cắt được với bộ dữ liệu mẫu trong thư mục sign/ để xác định tên biển báo (Ví dụ: Cấm ngược chiều, Cấm rẽ trái...).

---

📂 Project Structure

• traffic_sign_detector.py: Mã nguồn chính xử lý video.
• sign/: Thư mục chứa các ảnh mẫu dùng để so khớp (Template Images).
• Project_Report.pdf: Báo cáo chi tiết về thuật toán và kết quả thực nghiệm.

⚙️ Installation & Usage

1. Clone repository:

   git clone [https://github.com/MingDanng/Traffic_Sign_Detection_System.git](https://github.com/MingDanng/Traffic_Sign_Detection_System.git)