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【图像检测】基于形态学实现图像目标尺寸测量系统附matlab代码

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【图像检测】基于形态学实现图像目标尺寸测量系统附matlab代码

1 简介

介绍了一种基于机器视觉技术的目标外观尺寸检测系统.,通过数字图像处理技术获取柚子的纵径,横径,表面积等外观尺寸参数.

2 部分代码

coin_width=1.1000;coin_height=1.1000;I=imread('666.jpg');figure(1),imshow(I);title('原图像');%转换为灰度图像I1=rgb2gray(I);%figure(2);imshow(I1);title('灰度图像');sigma = 1;gausFilter=fspecial('gaussian',[5 5],sigma);I2= imfilter(I1, gausFilter, 'replicate');%figure(2);imshow(I2);title('高斯滤波后图像');ength/coin_height; pixels_width_rate=width/coin_width;:num    [r c]=find(labelpic==v);    [rectx,recty,area,perimeter]=minboundrect(c,r,'p');    [length width] = minboxing(rectx(1:end-1),recty(1:end-1));     % 绘制目标检测框    line(rectx,recty,'color','y','linewidth',2);             midpointx(1)=(rectx(1)+rectx(2))/2;             midpointx(2)=(rectx(3)+rectx(4))/2;             midpointx(3)=(rectx(2)+rectx(3))/2;             midpointx(4)=(rectx(4)+rectx(1))/2;             midpointy(1)=(recty(1)+recty(2))/2;             midpointy(2)=(recty(3)+recty(4))/2;             midpointy(3)=(recty(2)+recty(3))/2;             midpointy(4)=(recty(4)+recty(1))/2;      % 绘制目标长宽中点间连线     line(midpointx,midpointy,'color','m','linewidth',2);     target_float_length=length/pixels_length_rate;     target_length=num2str(target_float_length);     target_float_width=width/pixels_width_rate;     target_width=num2str(target_float_width);          % 显示目标物体长宽信息     if((rectx(2)-rectx(1))<=(recty(2)-recty(1)))         text(midpointx(1),midpointy(1)-10,target_length,'Color','white');         text(midpointx(3)+10,midpointy(3),target_width,'Color','white');     else         text(midpointx(1),midpointy(1)-10,target_width,'Color','white');         text(midpointx(3)+10,midpointy(3),target_length,'Color','white');     end end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]王娟, 周金芝. 基于Matlab的形态学图像处理研究[J]. 现代交际:下半月, 2010.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

【图像检测】基于形态学实现图像目标尺寸测量系统附matlab代码

1 简介

介绍了一种基于机器视觉技术的目标外观尺寸检测系统.,通过数字图像处理技术获取柚子的纵径,横径,表面积等外观尺寸参数.

2 部分代码

coin_width=1.1000;coin_height=1.1000;I=imread('666.jpg');figure(1),imshow(I);title('原图像');%转换为灰度图像I1=rgb2gray(I);%figure(2);imshow(I1);title('灰度图像');sigma = 1;gausFilter=fspecial('gaussian',[5 5],sigma);I2= imfilter(I1, gausFilter, 'replicate');%figure(2);imshow(I2);title('高斯滤波后图像');ength/coin_height; pixels_width_rate=width/coin_width;:num    [r c]=find(labelpic==v);    [rectx,recty,area,perimeter]=minboundrect(c,r,'p');    [length width] = minboxing(rectx(1:end-1),recty(1:end-1));     % 绘制目标检测框    line(rectx,recty,'color','y','linewidth',2);             midpointx(1)=(rectx(1)+rectx(2))/2;             midpointx(2)=(rectx(3)+rectx(4))/2;             midpointx(3)=(rectx(2)+rectx(3))/2;             midpointx(4)=(rectx(4)+rectx(1))/2;             midpointy(1)=(recty(1)+recty(2))/2;             midpointy(2)=(recty(3)+recty(4))/2;             midpointy(3)=(recty(2)+recty(3))/2;             midpointy(4)=(recty(4)+recty(1))/2;      % 绘制目标长宽中点间连线     line(midpointx,midpointy,'color','m','linewidth',2);     target_float_length=length/pixels_length_rate;     target_length=num2str(target_float_length);     target_float_width=width/pixels_width_rate;     target_width=num2str(target_float_width);          % 显示目标物体长宽信息     if((rectx(2)-rectx(1))<=(recty(2)-recty(1)))         text(midpointx(1),midpointy(1)-10,target_length,'Color','white');         text(midpointx(3)+10,midpointy(3),target_width,'Color','white');     else         text(midpointx(1),midpointy(1)-10,target_width,'Color','white');         text(midpointx(3)+10,midpointy(3),target_length,'Color','white');     end end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]王娟, 周金芝. 基于Matlab的形态学图像处理研究[J]. 现代交际:下半月, 2010.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

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