对象识别使用形态学滤波器

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雷米率 2021年1月3日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/707613-object-recognition-using-morphological-filters

评论道: 图像分析 2021年1月5日

我需要检测矩形组件底部的图片:

结果应该是这样的:

我虽然开的重建是一个好的开始我不知道该做什么。

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雷米率 2021年1月3日

我要检测的对象就像图片所示b

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图像分析 2021年1月3日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/707613-object-recognition-using-morphological-filters answer_589888

为什么不直接减去imabsdiff () ?

                             diffImage = imabsdiff (image1 image2);
                            
                             bigDifferences = diffImage > 5;%。
                            
                             %去掉斑点少于3像素区域
                            
                             bigDifferences = bwareaopen (bigDifferences 3);%这是形态学操作
                            
                             imshow (bigDifferences []);

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图像分析 2021年1月3日

编辑:图像分析 2021年1月3日

所以我的代码工作吗?

                                  clc;%清除命令窗口。
                                 
                                  关闭所有;%关闭所有数据(除了imtool。)
                                 
                                  清晰;%擦掉所有现有的变量。或者clearvars如果你想要的。
                                 
                                  工作空间;%确定工作区面板显示。
                                 
                                  格式长g;
                                 
                                  格式紧凑的;
                                 
                                  字形大小= 22;
                                 
                                  % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
                                 
                                  %读入图像1
                                 
                                  文件夹= pwd;
                                 
                                  baseFileName =“circuit1.png”;
                                 
                                  grayImage1 = imread (baseFileName);
                                 
                                  %得到图像的尺寸。
                                 
                                  % numberOfColorChannels应该为灰度图像,= 1和3的RGB彩色图像。
                                 
                                  (行、列,numberOfColorChannels) =大小(grayImage1)
                                 
                                  如果numberOfColorChannels > 1
                                 
                                  %这不是灰度像我们预期的颜色。
                                 
                                  %使用加权和的渠道来创建一个灰度图像。
                                 
                                  grayImage1 = rgb2gray (grayImage1);
                                 
                                  %替代方法:把它转换成灰度只通过绿色通道,
                                 
                                  %,在一个典型的快照将噪声信道。
                                 
                                  % grayImage = grayImage (:: 2);%绿色通道。
                                 
                                  结束
                                 
                                  % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
                                 
                                  %显示图像。
                                 
                                  次要情节(2 2 1);
                                 
                                  imshow (grayImage1);
                                 
                                  轴(“上”,“图像”);
                                 
                                  标题(“图1”,“字形大小”字形大小,“翻译”,“没有”);
                                 
                                  impixelinfo;
                                 
                                  hFig = gcf;
                                 
                                  hFig。WindowState =“最大化”;%可能不会在MATLAB的早期版本中工作。
                                 
                                  drawnow;
                                 
                                  集(gca),“ColorScale”,“日志”)
                                 
                                  % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
                                 
                                  %在图2
                                 
                                  文件夹= pwd;
                                 
                                  baseFileName =“circuit2.png”;
                                 
                                  grayImage2 = imread (baseFileName);
                                 
                                  %得到图像的尺寸。
                                 
                                  % numberOfColorChannels应该为灰度图像,= 1和3的RGB彩色图像。
                                 
                                  (行、列,numberOfColorChannels) =大小(grayImage2)
                                 
                                  如果numberOfColorChannels > 1
                                 
                                  %这不是灰度像我们预期的颜色。
                                 
                                  %使用加权和的渠道来创建一个灰度图像。
                                 
                                  grayImage2 = rgb2gray (grayImage2);
                                 
                                  %替代方法:把它转换成灰度只通过绿色通道,
                                 
                                  %,在一个典型的快照将噪声信道。
                                 
                                  % grayImage = grayImage (:: 2);%绿色通道。
                                 
                                  结束
                                 
                                  % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
                                 
                                  %显示图像与原,线性colormap。
                                 
                                  次要情节(2,2,2);
                                 
                                  imshow (grayImage2);
                                 
                                  轴(“上”,“图像”);
                                 
                                  标题(“图2”,“字形大小”字形大小,“翻译”,“没有”);
                                 
                                  impixelinfo;
                                 
                                  %确保他们是相同的大小
                                 
                                  如果~ isequal(大小(grayImage1),大小(grayImage2))
                                 
                                  消息=错误:图片不一样大小的;
                                 
                                  errordlg(消息);
                                 
                                  返回;
                                 
                                  结束
                                 
                                  % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
                                 
                                  %减去的图片
                                 
                                  diffImage = imabsdiff (grayImage1 grayImage2);
                                 
                                  次要情节(2、2、3);
                                 
                                  imshow (diffImage []);
                                 
                                  轴(“上”,“图像”);
                                 
                                  标题(“要与众不同的形象”,“字形大小”字形大小,“翻译”,“没有”);
                                 
                                  impixelinfo;
                                 
                                  bigDifferences = diffImage > 5;%。
                                 
                                  %去掉斑点少于3像素区域
                                 
                                  bigDifferences = bwareaopen (bigDifferences 3);%这是形态学操作
                                 
                                  次要情节(2、2、4);
                                 
                                  imshow (bigDifferences []);
                                 
                                  轴(“上”,“图像”);
                                 
                                  标题(“大不同”,“字形大小”字形大小,“翻译”,“没有”);
                                 
                                  impixelinfo;
                                 
                                  % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
                                 
                                  %测量面积和位置
                                 
                                  道具= regionprops (bigDifferences,“区域”,“重心”);
                                 
                                  allAreas = [props.Area]
                                 
                                  xy = vertcat (props.Centroid)% (x, y)的每一个重心。

图像分析 2021年1月5日

是的,就像我说的,如果你对一个对象的定义是明亮的,你可以找到的阈值。你可以在我找到一个完整的演示在我的文件交换图像分割教程。

侵蚀是一个局部最小值操作,这将使事情深色和萎缩明亮的斑点,可能使小气泡消失,因此只有大亮斑依然存在。然后你阈值,给了你一个二进制图像的大光明的斑点。开放是一种侵蚀,后跟一个扩张,使小的二进制文件,然后再扩大到原来的大小,约。它是光滑的黑色部分去除图像的小气泡和修剪的任何“卷须”或“半岛”戳出明亮的斑点。它可能独立气泡更blob所以你可能想要叫bwareaopen()或bwareafilt ()。我不确定侵蚀在刚开始的时候真的很有必要,但无论——只要它工作和你满意结果。

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