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MATLAB 中的圆形识别与标注

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简介：
本教程详细介绍在MATLAB中如何通过图像处理技术自动识别和标注圆形物体，包括使用霍夫变换、边缘检测等方法，适合初学者快速掌握相关技能。 使用MATLAB识别图像中的圆形，并计算并标注出圆的坐标及位置。

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  • MATLAB 中的圆形识别与标注
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    本教程详细介绍在MATLAB中如何通过图像处理技术自动识别和标注圆形物体，包括使用霍夫变换、边缘检测等方法，适合初学者快速掌握相关技能。 使用MATLAB识别图像中的圆形，并计算并标注出圆的坐标及位置。
     
  • 利用MATLAB识别图像中圆形，并计算及标注圆心坐标的程序.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB的程序，用于自动检测和识别图像中的圆形物体。通过该程序可以精确地定位并计算每个圆形的中心坐标，并在原图中标注出来，便于后续分析与处理。 使用MATLAB识别图像中的圆形，并计算并标注出圆的坐标及位置。
     
  • 圆形与矩形的形状识别
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    本项目专注于探索圆形和矩形的基本特征及差异，运用计算机视觉技术进行高效准确的形状识别研究。 通过霍夫变换可以检测图像中的圆、正方形和长方形，并能获得圆的面积以及矩形的边长。
     
  • MATLAB中的图形模式识别：圆、正方形和矩形
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    本教程深入介绍如何在MATLAB中运用图形处理技术进行基本几何形状（如圆、正方形及矩形）的模式识别，适用于初学者与进阶用户。 图形模式识别中的圆、正方形和矩形的算法都在这里。
     
  • MATLAB灰度处理代码-Circles：此程序识别并标注图片中圆形物体的轮廓
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    本代码利用MATLAB进行图像灰度处理，专门用于检测和标记图片中的圆形对象。通过高效的算法自动识别圆的边界，并加以标注，适用于各种图形分析任务。 该程序使用MATLAB编写，在KTH的科学编程课程中完成，其目的是检测图像中的圆形物体（主要是不同大小的硬币）并标记它们的边缘。 首先通过`imread`函数将图像加载到工作空间，并生成一个3D矩阵。为了进一步处理，优选将其转换为2D灰度图像。此过程包括对每个维度乘以常数后消除第三个维度来实现。 接下来，在灰度图上应用Sobel算子进行边缘检测。该操作使用两个不同的卷积核（分别称为F1和F2），它们沿着x方向和y方向与原始图像相乘，生成新的二进制图像。在新图像中，对比度变化的地方标记为1，其余位置则为0。 通过将两个方向的计算结果平方并求根后得到的结果矩阵，在边缘检测过程中非常有用：该矩阵中的值越大表示对比度的变化越明显。因此，构建一个新的二进制矩阵，其中大于某个设定阈值的位置保留下来（小于此阈值的所有像素设置为零）。 完成Sobel操作之后，图像中所有硬币的边缘都会被标记出来，并且其余部分则保持黑色背景。
     
  • 形状辨识：辨别方形、矩形和圆形-MATLAB开发
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    本项目提供MATLAB代码用于识别图像中的基本几何形状，包括方形、矩形及圆形。通过分析边界与轮廓特征实现高效准确的形状分类，适用于图形处理与机器视觉领域。 一个程序应当具备从输入图像识别圆形、矩形及正方形等功能。本段落介绍了一种基于形状属性的分类方法，如圆度、尺寸比以及质心等特征，并专注于如何在给定图像中检测这些特定形状。 以下是实现该功能的具体步骤： 1. 用户提供RGB（彩色）格式的原始图片。 2. 将输入的颜色图转换成灰度版本以简化处理流程。 3. 应用阈值技术将灰色图像转化为二进制黑白图像，以便后续分析。 4. 对生成的二元图像执行反转操作来加速计算过程并优化形状检测效率。 5. 识别边界集，并从中提取候选区域进行进一步检查和分类。 6. 计算每个轮廓的基本几何属性，包括长宽比、圆度等关键参数用于区分不同类型的图形对象。 7. 基于上述特征对图像中的各个形状进行最终归类。 该程序的输入为含有待识别形体图案的标准RGB彩色照片。输出则是经过处理后标注了各类形状边界的改进版彩色图片，以便用户直观地查看结果。
     
  • Matlab11111.rar_矩形和圆形的MATLAB图像识别_形状检测
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    本资源包提供了使用MATLAB进行矩形和圆形图像识别的代码与示例，适用于初学者学习形状检测技术。 在Matlab中可以实现图像中的圆、矩形、正方形等多种形状的识别功能。
     
  • 椭圆和矩形等图形的识别
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    本项目聚焦于计算机视觉领域中椭圆、矩形及其他几何形状的自动识别技术研究。通过算法优化与模型训练，旨在提升图像处理中各类图形检测精度与效率。 椭圆、圆和矩形目标检测可以完美实现。步骤如下：（1）读取RGB图像；（2）将RGB图像转换为灰度图；（3）计算二值化最佳阈值；（4）利用该阈值将灰度图转化为二值图；（5）对二值图进行反白处理；（6）给二值图贴标签；（7）提取标签图中各个连通域属性，并调用检测函数以完成目标检测。
     
  • MATLAB中的目标识别，目标识别与目标检测的差异
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    本篇文档深入探讨了在MATLAB环境下进行目标识别的方法和技术，并分析了目标识别和目标检测之间的区别。 该系统能够对运动目标进行简单识别并框选，采用了高斯背景建模与差分方法，并通过迭代法进行阈值分割。
     
  • 使用Python和OpenCV识别图片中的圆形
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    本教程介绍如何运用Python编程语言结合OpenCV库来检测图像中特定形状——圆形。通过学习边缘检测、霍夫圆变换等技术，可以有效识别并定位图片内的圆形对象。 本段落实例分享了使用Python与OpenCV识别图片中的足球的方法。 首先介绍一下霍夫圆变换的几个参数： - `dp`：用于确定检测到的圆心之间累加器图像分辨率与输入图像之间的比例倒数，使得可以创建一个比原图更小尺寸的累加器。简单来说，如果`dp=1`，则累加器和输入图像具有相同的大小；若为`2`，则累加器是原图的一半大小。 - `minDist`：表示霍夫变换检测到的不同圆心之间的最小距离。此参数确保算法能够区分两个不同的圆形对象。如果该值设置过小，则可能会导致相邻的多个圈被误认为是一个大圈；反之，若设置过大则可能错过某些较小间距内的圆环。