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5 D2 |/ K/ N& \! N. l0 ]: r+ C一、简介 Z5 r( E% f) T4 q
根据颜色的方法来进行定位水蜜桃、苹果等，我们知道苹果属于红色，我们只要设置好rgb三通道的色彩分量，即可将红色区域给置1，其他非红色区域给置0.留下苹果的颜色。再利用rectangle函数即可定位出原图的位置。该类课题可以拓展到很多其他的应用，如安全帽识别，路锥识别，彩色球识别，交通标志识别等等。& X) ?0 i- V q
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3 w# E5 I2 D7 p/ g5 T二、源代码/ `; A8 `2 ^. z0 ~9 i' y
7 A; v- S& h: [) e
- %1读取原图，并处理成二值图像
- I=imread('水果分类实验图像.jpg');
- I2=rgb2gray(I);
- BW=im2bw(I2,0.9);
- total=bwarea(~BW)
- figure,subplot(1,3,1),imshow(I),title('原始图像');
- subplot(1,3,2),imshow(I2),title('灰度图像');
- subplot(1,3,3),imshow(BW),title('二值图像');
- %2进行边缘检测 得到了不连续的图形边界(采用sobel算子或区域增长)
- %3得到各个图形的连续边界
- SE=strel('rectangle',[40 30]); % 结构定义
- J2=imopen(BW,SE); % 开启运算
- figure,imshow(J2),title('对二值图像进行开运算后的结果图像');
- SE=strel('square',5); % 定义3×3腐蚀结构元素
- J=imerode(~J2,SE);
- BW2=(~J2)-J; % 检测边缘
- figure,imshow(BW2),title('3*3腐蚀运算后的图像边界轮廓');
- %填充了已有的检测的连续形状边界
- B = imfill(BW2,'holes');
- B = bwmorph(B,'remove');
- figure,imshow(B),title('提取出的边界图像');
- %3-2将不同的图形进行分别标记，num表示连接的图形对象的个数
- [Label,num] = bwlabel(B,8);
- %得到各个图像的边界像素的数组
- %4计算各个图形单元的周长 用连接像素点或数边界像素点个数的方法 numPoints数组表示各个图形边界的像素个数（即用个数来表示周长）
- %num = max(max(Label));
- for i = 1 : num
- Premeter(i) = 0;
- end
- [row,col] = size(Label);
- for i = 1 : row
- for j = 1 : col
- if(Label(i,j) > 0)
- Premeter(Label(i,j)) = Premeter(Label(i,j)) + 1; %计算标记后的各块图形边界中像素的个数的总数
- end
- end
- end
- %5计算各个图形单元的面积
- FilledLabel = imfill(Label,'holes'); %填充打过标记的边界线中间围成的图形区域
- figure,imshow(FilledLabel),title('打过标记后并已被填充的结果图像');
- for i = 1 : num
- Area(i) = 0;
- end
1 k* t' W7 n5 q6 A
3 z4 q: w* ~3 c; S! y3 x0 i Z" L- Q0 s1 o) D) N& T
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发表于 2021-6-21 14:24
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