我如何应用一个函数到图像，使它找到检测图形形状?- MATLAB答案- MATLAB中心

图像分析 2020年5月7日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/523789-how-can-i-apply-a-function-to-an-image-to-make-it-find-detected-figure-shapes#answer_431021

看我附加的形状识别演示。

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何塞Rosendo 2020年5月7日

嗨，只是为了补充一下。我有一个有5个硬币的图像，我想选择其中一个并旋转它。我正在做的方式是裁剪硬币我选择并在试图将其插入原始图像后，旋转旋转，并在我无法做到。

                             为K = 1: num
                            
                             thisBlob = ismember(lb, k);
                            
                             测量=道具(k);
                            
                             croppedImage = imcrop(img, measurements.BoundingBox);
                            
                             从测量的％计算角度。机构
                            
                             角= 25;
                            
                             %旋转图像
                            
                             Uprimimage = imrootate（裁剪，角度）;
                            
                             %erasedCent = immultiply(~croppedImage, imgOrig);
                            
                             % cropG = rgb2gray (uprightImage);
                            
                             % K = imadd (I, J ' uint16 ');
                            
                             newImage = imadd(img, uprightImage); / /上传图片
                            
                             结束
                            
                             数字;
                            
                             imshow (newImage);

这是代码，我得到的错误是:

使用imadd时出错(第72行)

x和y必须具有相同的大小，类或y必须是标量级。

Project1中的错误（第312行）

newImage = imadd(img, uprightImage); / /上传图片

我在做这个吗？还是有更容易的方式？

谢谢你！

德米特里•Surov 2020年5月11日

函数的图形为example.png

谢谢你的演示例子。也感谢对每一个命令的解释。它真的帮了大忙。

你帮助我继续前进,但我与宇宙仍有出现问题——这个问题在我看来,看起来smth:你使用和内建函数一样,当你输入矩形/平方/ hegaxon, MatLab知道这些函数,并利用他们你已经创建了smth像形状检测代码,但只对“正确”的形状。

因此，当我不确定您的代码 - 它不会给出第二个功能图表的正确分类:(我已经附上了两个图形函数的图片，只是为了舒适读数） -

1)对于函数r = 7(它的图形在极坐标是一个半径为7的圆)，你的代码将为它工作，并将函数(r = 7)的图形分类为一个圆;

2)函数r = 3-3cos (thetha)(在极坐标图是不规则的形状,所以它是假装是一个圆,比一个正方形或一个六边形,和分类代码(我知道)这个形状像“smth像一个圆环”或其他smth,选择built-in-commmands的MatLab(六角/正方形/长方形/…);

所以现在我将尽量解释我的问题:

我有一个带有纯圆圈的照片（仅仅是一个例子），这张照片包含：

2个半径为3的圆，8个半径为15的圆;

我知道对于函数r = 3(在极坐标下)，这个函数的图形是一个半径为3的圆;

现在只使用这个数学函数(r=3(极坐标))，我想用MatLab在我的图像中找到所有形状，这与我的数学函数(r=3(极坐标))图形(一个半径值为3的圆)(所以MatLab应该在图像中找到10个现有圆中的2个圆)

我不能使用内置函数,因为我有形状的,提醒smth的r = 3-3cos (thetha)图,由于MatLab没有这种形状的内建函数,它不会分类完全正确(它将分类为其他smth或假装是一个圆,但这并不是我所需要的东西)。

仅仅用函数图，有可能做到吗?

当我在互联网上寻找任何问题时，我被告知我首先应该在图像采用图像框中工作，我应该使用“MHK优化工具箱”，我不知道如何正确地说它，喜欢搜索/拾取/猜测表单的参数。所以也许我可以在优化工具箱中以某种方式做到这一点？

既然我不能要求你给我一个代码，因为那将是不公平的，它不会是我的解决方案，我可以要求你只指出我是对的方式或不是。

提前谢谢。

图像分析 2020年5月11日

请定义“smth” - 我不知道这个词，它会阻止我完全了解你的评论。

你处理的是数字图像，还是分析函数?如果你有一个函数，你可以用poly2mask()把它转换成一个图像吗?因为我不知道如何分析一个函数。我需要一个图像，或者一个(x,y)坐标列表，我们可以用poly2mask转换成图像。

我没有为我的多边形使用内置函数。我从MATLAB和图像处理工具箱的底层内置函数中编写函数。

基本上描述形状的方法(至少有一种方法)是计算顶点。您可以找到质心到边界的距离，并绘制它并使用findpeaks()。只要有一个顶点，距离剖面上就有一个峰值。如果你没有漂亮的多边形，而是一些任意的、不规则的“splat”形状，那么你就必须想出自己的算法来描述你想要的形状。也许你可以使用深度学习来训练一个网络，将你的形状分类成一些有限数量的已知的、预先确定的、预定义的形状类别，如圆、摆针、星号、心形、哑铃等。

德米特里•Surov 2020年5月13日

3 shapes.png

图像中有3个不同的形状

可以用R1 = 3-3COS（Thetha）描述红色，（极坐标系）

蓝色的可以用r2 = tan(sin(2*thetha))(极坐标系统)来描述

绿色的可以用r3 = 5-4sin(2*thetha)(极坐标系统)来描述

我使用标准内置函数的imread, imshow，所以我可以进一步工作

我也试图使我的原始图像成为二进制图像（这是一个工作，但是我得到的一切）

所以

我给MatLab输入一个有3个不同形状的图像，每个形状都可以用它自己的数学函数来描述(在开始写过)

我有三个函数，我也知道它们在极坐标下的图像是什么样的

所以现在，我想制作matlab以下面的方式工作：

1）Matlab已经获得了3种不同形状的图像作为偶数;

2)我已经在一个实时脚本中写下了所有3个数学函数，它们可以描述图像中的形状(函数在极坐标中的图形与图像中的形状相同)

3）我不完全理解如何，但Matlab应该做到这一点（他看到了一种红色形状，然后他应该以某种方式知道，那个功能的R1 = 3-3CO（Thetha）图形形状与他看到的形状相同在图像中（图像中的红色形状））

4)，然后他应该发现图像中的红色形状，可以用函数r1=3-3cos(thetha)来描述，然后他应该说，图像中的红色形状可以用函数r1=3-3cos(thetha)来描述，然后告诉我关于这个

能不能照我说的做?

我已经尝试做poly2mask如你所说，我有一对(x,y)，但我误解下一步要做什么

最后——所有这三个形状的图像不是红色/蓝色/绿色,他们都是灰色的,我已经用颜色在细胞内说,有三个不同形状和每一个形状可以用数学函数(desctibed, fo明净,我让他们红/绿/蓝,这是不能与rgb图像,只是desmos中的线条颜色)

谢谢提前

图像分析 2020年10月18日

我将阈值灰度图像产生一个二值图像。然后调用regionprops()来获取形状的质心。然后调用bwboundaries()来获取大纲。然后我要减去质心，这样你就可以扫描轮廓，得到极坐标。然后您可能需要使用rescale()将其从0缩放到3，以使其与您的参考“r”曲线的振幅相匹配。然后我将测试径向轮廓的残差与参考曲线的径向轮廓进行比较。残差最小的那个是最匹配的那个。这是一个开始

                             mask = grayImage > somvalue;%或<取决于斑点是否比背景亮或暗。
                            
                             Mask = bwareafilt(Mask, 1);%只取最大的一团。
                            
                             道具= regionprops(面具,“重心”）;
                            
                             边界= Bwboundaries（面具）;
                            
                             边界边界= {1};%(行，列)格式，不是(x, y)。
                            
                             x =边界（:,2） -  Props.Centroid（1）;
                            
                             y = border (:， 1) - props.Centroid(2);
                            
                             半径=√x。^ 2 + y ^ 2);
                            
                             角度= atand(y ./ x);
                            
                             rescale(半径，0,3);/ /重新缩放
                            
                             情节(角度、半径,“b -”，“线宽”2);
                            
                             网格在；

我肯定你们的课程不希望我把所有的作业都交给你们所以我会让你们完成。

德米特里•Surov 2020年10月23日

1)我已经把我的图像变成了二进制;

2)我调用了regionprops()，得到了形状的质心;

3)我调用bwboundaries来得到轮廓(不是形状的轮廓，而是像一个正方形的线，我的形状在里面);

我将误解误解了你的下一步“然后我会缓解质心，所以你可以扫描大纲以在极地的坐标中得到它） - 我不知道你的意思是这个”substract“ - 你可以给出什么例子吗？？（或者在您的演示中有一些示例，我错过了）（或者也许在Matlab中的函数中存在致力于执行此操作）。

关于形状轮廓是如何被打破的，嗯，没有规则可以控制这种情况，比如它可以被打破2、3或5次(就像形状的轮廓中有5个“裂缝”)。图像将完全不包含背景抓拍。杂物——嗯,这取决于形象,一些没有杂物,他们中的一些人有很多杂物,真的很难得到well-binarized形象,因为毫无疑问——这将是二进制,但形状的质量在这种情况下“亟待”——他们(形状的轮廓线)可以有很多“差距”,甚至灰度图像中相邻的两个形状，在二值图像中也可以变成一个形状。

那些形状来自硅表面的图片，蚀刻后 - 所以我对图像没有控制 - 我只收到它们可以与之合作。

谢谢

图像分析 2020年10月23日

查看并根据需要进行调整:

                             clc;%清除命令窗口。
                            
                             流('开始运行%s。m…\ n”，mfilename）;
                            
                             关闭全部；%关闭所有数据(imtool.除外)
                            
                             清晰;删除所有已存在的变量。或者clearvars，如果你想的话。
                            
                             工作空间;%确保显示工作区面板。
                            
                             格式长G.；
                            
                             格式紧凑的；
                            
                             fontsize = 22;
                            
                             %--------------------------------------------------------------------------------------------------------
                            
                             %读取映像
                            
                             文件夹= PWD;
                            
                             baseFileName =“eight.tif”；
                            
                             获取完整的文件名，前面加上路径。
                            
                             fullFileName = fullfile(文件夹，baseFileName);
                            
                             检查文件是否存在。
                            
                             如果〜存在（fullfilename，“文件”）
                            
                             %文件不存在——在那个文件夹中没有找到它。
                            
                             %通过剥离文件夹来检查文件的整个搜索路径(其他文件夹)。
                            
                             fullFileNameOnSearchPath = baseFileName;%这次没有路径。
                            
                             如果~存在(fullFileNameOnSearchPath“文件”）
                            
                             ％仍然没有找到它。警报用户。
                            
                             errorMessage = sprintf (“错误:%s在搜索路径文件夹中不存在。”, fullFileName);
                            
                             uiwait (warndlg (errorMessage));
                            
                             返回；
                            
                             别的
                            
                             它在某个地方找到的。
                            
                             folder = fileparts（哪个（fullfilenameonsearchpath））;%确定文件夹的位置。
                            
                             fullFileName = fullfile(文件夹，baseFileName);
                            
                             结束
                            
                             结束
                            
                             grayImage = imread (fullFileName);
                            
                             %获取图像的尺寸。
                            
                             对于灰度图像，% numberOfColorChannels = 1，对于RGB彩色图像，% numberOfColorChannels = 3。
                            
                             [rows, columns, numberOfColorChannels] = size(grayImage);
                            
                             如果numberOfColorChannels > 1
                            
                             这并不是我们所期望的那种真正的灰度，而是彩色的。
                            
                             %使用所有通道的加权和创建灰度图像。
                            
                             grayImage = rgb2gray (grayImage);
                            
                             %替代方法:通过只取绿色通道将其转换为灰度，
                            
                             %，它在典型的快照中是噪声最小的通道。
                            
                             % grayImage = grayImage(:，:， 2);%选择绿色通道。
                            
                             结束
                            
                             %显示图像。
                            
                             子图（2,2,1）;
                            
                             imshow (grayImage []);
                            
                             标题(原始图像的，“字形大小”字形大小,“翻译”，“没有”）;
                            
                             impixelinfo;
                            
                             hFig = gcf;
                            
                             hFig。WindowState =“最大化”；%可能无法在MATLAB的早期版本中工作。
                            
                             drawn
                            
                             ％此图像需要倒置，以便螺栓是白色的
                            
                             掩码= ~ imbinarize (grayImage);
                            
                             %--------------------------------------------------------------------------------------------------------
                            
                             图像分割百分比
                            
                             %填补
                            
                             = imfill(面具,面具“黑洞”）;
                            
                             %只提取大于1000的blob。
                            
                             Mask = bwareaopen(Mask, 1000, 4);4的％连接
                            
                             %显示掩码图像。
                            
                             子图（2,2,2）;
                            
                             imshow(面具);
                            
                             标题= sprintf (“面具”）;
                            
                             标题(标题,“字形大小”字形大小,“翻译”，“没有”）;
                            
                             impixelinfo;
                            
                             drawn
                            
                             得到质心
                            
                             道具= regionprops(面具,“重心”）;
                            
                             找到界限
                            
                             边界= bwboundaries(面具);
                            
                             得到每个边界的半径和角度
                            
                             %并添加到道具结构中。
                            
                             为k = 1：长度（边界）
                            
                             thisBoundary = {k}边界;
                            
                             道具(k)。x = thisBoundary(:， 2);
                            
                             道具(k)。y = thisBoundary(:， 1);
                            
                             道具(k)。xCentroid =道具(k) .Centroid (1);
                            
                             道具（k）.ycentroid = props（k）。centroid（2）;
                            
                             子图（2,2,2）;
                            
                             持有在；
                            
                             情节(道具(k)。道具(k) .yCentroid xCentroid,' r + '，“MarkerSize”, 50岁,“线宽”2);
                            
                             得到半径和角度。
                            
                             道具(k)。半径=√(道具(k)。x - props(k). xcentroid). ^ 2 + (props(k))。y - props(k). ycentroid) ^ 2);
                            
                             分子=道具(k)。y -道具(k) .yCentroid;
                            
                             分母=道具(k)。x -道具(k) .xCentroid;
                            
                             道具(k)。角= atand(分子/分母);
                            
                             ％绘图半径。
                            
                             子图（2,2,3）;
                            
                             情节(道具(k) .radius,“- - -”，“线宽”2);
                            
                             网格在；
                            
                             包含('像素索引'，“字形大小”、字形大小);
                            
                             ylabel (“半径”，“字形大小”、字形大小);
                            
                             标题(“半径”，“字形大小”、字形大小);
                            
                             持有在；
                            
                             %情节角度。
                            
                             次要情节(2、2、4);
                            
                             情节(道具(k) .angles,“- - -”，“线宽”2);
                            
                             网格在；
                            
                             包含('像素索引'，“字形大小”、字形大小);
                            
                             ylabel (“角”，“字形大小”、字形大小);
                            
                             标题(“角”，“字形大小”、字形大小);
                            
                             持有在；
                            
                             结束
                            
                             流('完成了％s.m ... \ n'，mfilename）;

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