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x
% K0 V7 h5 ~( Z* d1 Z& G" ]) G2 @$ Q
1.二值化图像) |0 L3 E; s1 e# Q
用于处理的图像,一般都是为二值图像。这里也不例外,因为要调用那些图像处理函数,传入的图像都是二值化后的图像。
8 B: _4 C0 H# R
0 \- j0 }( w0 H; j- Y1 J E二值化操作代码:
H2 L! f, Z, y. L0 I) G
6 k- [6 M' X8 k- clc;
- close all;
- clear all;
- img=imread('test.bmp'); %读取原图像
- figure;
- imshow(img);
- grayimg = rgb2gray(img);
- BWimg = grayimg;
- [width,height]=size(grayimg);
- figure;
- imshow(grayimg);
- %二值化
- T1=80;
- for i=1:width
- for j=1:height
- if(grayimg(i,j)<T1)
- BWimg(i,j)= 255;
- else
- BWimg(i,j)= 0;
- end
- end
- end
- figure;
- imshow(BWimg);
- %先闭运算 再开运算
- se=strel('disk',5);
- BWimg = imclose(BWimg,se);
- BWimg = imopen(BWimg,se);
- figure;
- imshow(BWimg);4 _, ?3 t% U0 [' _& Y
. w4 S. E5 W: [2 P/ c2 U# ], X- |$ e运行结果:
$ `' R+ o# Y, C4 p
& ]4 b. q- k+ W+ I
& K' a* e6 o3 R* M+ }
! b3 `' O3 g. u; r7 h/ s8 Q! ]* l5 B* D. u7 X% z+ { I3 d" F- m
2.统计标注连通域
; F% {' Y3 n: d- F
. F: m6 W$ ~7 N% e- u参考网址:4 p f6 z7 K6 G' U: W. S& ^
- |$ y) Y! ?& WMatlab中bwlabel函数的使用; k) D1 d5 g1 I% S+ O4 q
* L8 d% V4 y" i! {, h6 fmatlab的Regionprops详解
) @! {0 W8 f3 v0 M- e7 V
2 ?/ A6 _& O- B$ U
( p" @( B* e, x0 H# Q( R- I- e0 Xbwlabel函数 g" v0 {& {/ _! z. X6 l9 M4 u
+ y. O. s ?+ Z% {* g
2 J7 g& D- x+ A/ ~
L = bwlabel(BW,n)
3 M0 Y" P o* \9 S* \+ e& m返回一个和BW大小相同的L矩阵,包含了标记了BW中每个连通区域的类别标签,这些标签的值为1、2、num(连通区域的个数)。n的值为4或8,表示是按4连通寻找区域,还是8连通寻找,默认为8。& S7 O ^7 B, N# E
4连通或8连通是图像处理里的基本感念:而8连通,是说一个像素,如果和其他像素在上、下、左、右、左上角、左下角、右上角或右下角连接着,则认为他们是联通的;4连通是指,如果像素的位置在其他像素相邻的上、下、左或右,则认为他们是连接着的,连通的,在左上角、左下角、右上角或右下角连接,则不认为他们连通。请注意“或”字的含义,就是满足其中一个条件就认为是连通的。% R6 J5 E( o( Y/ N
[L,num] = bwlabel(BW,n)这里num返回的就是BW中连通区域的个数。% K" h( z- k: j
通俗的说,这个函数的作用是用来找这个二值图像中的连通区域的,对于不同的符合条件的连通区域(4连通,8连通)分别用不同的标号加以区别,结果保存在L这个矩阵里,而num里保存的是输入图像中连通区域的总数。7 m9 L0 z2 i! {- l! u$ f2 e0 H
4 L0 ~1 ^3 z. @; `- {; |4 x4 F+ ]" U8 _3 W; n* h# g
Regionprops函数
6 t3 T _! k( w) o# r& }
7 o" g. X9 i1 N5 z) E% Q8 N
' Y8 v* [- [+ Y7 o- V3 l$ BRegionprops:用途是get the properties of region,即用来度量图像区域属性的函数。
- ~2 s* [9 p8 o- u. Y& a4 B* P: \: @9 M8 C0 u
语法:STATS = regionprops(image,properties); y6 P) A w8 I+ X9 J
: G- j( {) K, }4 x
image是为传入的是bwlabel函数传出的,经过标记后的图像数据。, [ w. G2 d$ D
! l1 I8 L' H6 }properties:这个则是你需要传入的参数。
) D- D: O$ W/ x3 x, t! H9 Y. Y9 L# g- U6 q! Z1 N
比如我们需要求面积,则传入Area参数。
. [3 d2 x& h" [- ^) `1 ~6 d
) p7 q8 ~$ o9 b% ?1 v5 H: t求周长,则传入Perimeter参数。: R. B) X6 W4 Q. K( s. j8 O
: F( Z1 I& U0 Q
求离心率,则传入Eccentricity参数。
$ Z- d" V+ I3 K+ m. |& C2 \0 ?+ Y e: j# D4 x
regionprops 函数具体有哪些参数可以参考Matlab官方文档。7 U$ ~9 ~' N) K
" s8 x# s: x: B6 r在Matlab右上角查询regionprops函数,点开,则会有最官方的使用方法和参数含义。! V. U, P6 U# @3 X+ i1 f# _
: W/ d0 |- O' Y6 {& W
0 q' U1 ?7 ~# b4 O. T( |
3 ]0 S% f( p0 l" }1 _# v0 |
这个函数非常强大,不止这个教程中的三个功能。7 Q" ]/ i' ^6 D3 Q. O( v
3 c# A9 T" y2 g+ I
! L1 B& |1 S! N3 v" y
) f/ s6 E- n1 N n+ c" Z s& Z+ `5 c) P
统计连通域代码: k0 [& N5 X, j" }, _) U' q/ \
" E! m3 z4 B( r9 K- %先闭运算 再开运算
- se=strel('disk',5);
- BWimg = imclose(BWimg,se);
- BWimg = imopen(BWimg,se);
- % figure;
- subplot(2,2,4);imshow(BWimg);title('形态学操作后的图像');
- %统计标注连通域
- %使用外接矩形框选连通域,并使用形心确定连通域位置
- [mark_image,num] = bwlabel(BWimg,4); %参考博客https://blog.csdn.net/wanrenwangxuejing/article/details/25108191
- %bwlabel 寻找连通区域, 4连通是指,如果像素的位置在其他像素相邻的上、下、左或右,则认为他们是连接着的
- %num 表示连通区域的个数
- %l是大小和BWing一样的图像数组,里面存放着对bwing图像的标签值(即判定为连通后,在L矩阵中标记出来)
- %regionprops 介绍
- %参考 :https://blog.csdn.net/langb2014/article/details/49886787
- %返回值STATS是一个长度为max(L(:))的结构数组,结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量
- status=regionprops(mark_image,'BoundingBox');
- centroid = regionprops(mark_image,'Centroid');2 B/ h0 A4 f/ O5 D; k" Q
: N; h0 R; C# l V; F0 D6 P5 ]
6 Q" L! X4 ^2 Z7 v+ n7 `标记图像各个图形,进行图形编号代码
- p6 _2 @* `1 S- B! f0 N+ S
( k- j4 g' t8 U- figure;
- imshow(mark_image);title('标记后的图像');
- for i=1:num
- rectangle('position',status(i).BoundingBox,'edgecolor','r');%参考https://blog.csdn.net/zr459927180/article/details/51152094
- %参数说明:position绘制的为二维图像(他是通过对角的两点确定矩形框)
- %edgecolor 指边缘图像,r表示变换为红色。
- %facecolor 指内部填充颜色。
- text(centroid(i,1).Centroid(1,1)-15,centroid(i,1).Centroid(1,2)-15, num2str(i),'Color', 'r')
- %这个是为绘制出来的矩形框图标记数字
- end: X) Z" |9 \. p
; l7 a* V1 ` x+ w: F运行结果图像:
2 i( _' O p) L5 k% ]2 S# \2 e# H, n
/ x- {$ O1 t. f. a7 M1 P1 }( q( R8 A7 U
+ O- A, J7 \) ]' A
3.计算周长,面积与离心率
' ?+ K8 g, [6 J/ t
% H9 {/ h5 K/ U5 ]: I1 H1 @( U% Z% W' u; N
接上一次的题目:计算出图像左上角绿色方块的面积和周长,计算出右下角红色椭圆的离心率! f- Q* q/ a( t
& @3 e, X' o7 h. B( X: P3 g; C+ Z/ d 要计算出左上角和右下角图像的值,首先,你要先识别出那个图形,你才能对其进行计算。这里就需要使用到前面bwlabel函数标记的矩阵。
* _9 S7 K, Q# |4 ?% ]9 b* T- L- c' M- V
( p" ]3 i% x9 ]
2 |1 K3 i% b8 D% \代码即:2 u4 ~2 M9 E, x
2 n7 D2 `" A# S% {5 N [- image_part3 = (copy_mark_image == 3);( b( \: O8 r( u S+ l u8 V
9 V: r9 i7 p& r# Q) u( O; ~
+ [% D6 }+ p k X. c9 \: }9 H根据标记的数值,来判断是不是那个区域,然后将那个标记的区域取出,并显示出来。
: t/ \! b& _+ ~. L! {! g) C& E7 p& W
效果图:注意,使用regionprops函数计算周长和面积,计算的是白色区域的周长和面积。黑白颜色颠倒,那个计算出来的数值则不正确。2 ~9 E6 s8 N0 {- w5 S' p2 U0 f
7 b, O+ z, S/ F) b+ n2 u
6 w* `3 C* o$ k% q+ p8 [, o: j: N) F5 G$ W( h
; D5 [. j' {0 Y8 M
计算代码:( A3 P7 ?9 Z( A2 I2 T# K$ l1 E
9 `; p. O- ?3 x. H
- copy_mark_image = mark_image;
- image_part3 = (copy_mark_image == 3); %%这边进行区域的选择,例如只保留3
- % image_part3 = (mark_image ~= 3);
- figure;
- imshow(image_part3);
- %求面积
- % total = bwarea(image_part3);
- % fprintf('total = %f\n', total);
- round_area = regionprops(image_part3,'Area');
- fprintf('round_area = %f\n', round_area.Area);
- %求周长
- girth = regionprops(image_part3,'Perimeter');
- % girth.Perimeter
- fprintf('s.Perimeter = %f\n', girth.Perimeter);
- %这边进行区域的选择,例如只保留10
- image_part10 = (mark_image == 10);
- figure;
- imshow(image_part10);
- %求红色椭圆的离心率
- oval = regionprops(image_part10,'Eccentricity');%离心率 0 < e < 1之间,e越小,越像圆。
- % oval.Eccentricity
- fprintf('oval.Eccentricity = %f\n', oval.Eccentricity);
* T% q; {& n' y% L0 k& _
e" w& Y3 U; T6 D" _( ^
' Z: {) q: H* X, y; E$ `计算结果将在matlab的命令行窗口打印出来:
. i. `9 F5 p2 a0 j$ ^% ~3 I2 s6 W& y7 t9 I* j& v. [5 R
round_area = 7044.000000 —— 周长0 x$ x* Z& F. ?3 N X
s.Perimeter = 320.200000 ——面积
, B/ z; r- c toval.Eccentricity = 0.915874 ——离心率
& ? K/ _! [# `; c, z! R* d# W# }7 l, m2 e( Z
; f7 u5 u% e) w. r8 `8 H" ]8 n* M1 U- n; b( J6 _% {8 l. b
$ E2 y# {2 C$ _9 e
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