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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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简介:
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。

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客服
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  • MATLAB-Circles
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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。
  • 利用Python OpenCV苹果最大用椭和矩进行
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    本项目使用Python与OpenCV库,开发了一种算法来自动检测图像中的最大苹果轮廓,并通过绘制椭圆和矩形对其进行精确标注。 准备工作:需要使用Python 3.7版本以及PyCharm开发环境,并安装opencv-python模块。如果对这些工具和库的使用不熟悉,可以参考网上的相关资料进行学习。 以下是完整的代码示例(可以直接运行,但需将其中的图片路径替换为本地电脑中的实际路径): ```python import cv2 as cv import numpy as np # 定义canny边缘检测函数 def canny_demo(image): t = 140 canny_output = cv.Canny(image, t, t * 2) cv.imshow(canny_output, canny_output) # 注意:此处的文件路径需要根据实际情况进行修改,以保存处理后的图像到指定位置。 ```
  • 利用MATLAB计算及心坐.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。
  • MATLAB
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  • C#计算匹配
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  • 基于MATLAB匹配系统
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    本系统采用MATLAB开发,通过轮廓匹配技术实现对物体的有效识别。利用轮廓特征进行模式匹配,适用于复杂背景下的目标检测与识别任务。 在物体图像识别领域中的模式识别技术是一种通过计算机与数学推理方法来自动完成形状、图案、数字、曲线及字符格式的识别并进行评价的过程。图形匹配是这一领域的关键部分,它涉及使用特定算法处理对象的图片信息。 本次设计选择MATLAB作为实现功能的操作平台,并结合几何HU不变矩作为中间连接数据,在此基础上通过图像预处理和欧式距离等数学方法,利用Matlab编程完成各项任务。具体来说,该程序能够获取区域图像轮廓特征的数据、计算欧氏距离并依据物体的几何HU不变距相似程度来执行识别匹配的任务。 实验结果表明这种方法具有有效性和可行性。
  • Matlab态学
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  • Matlab态学
    优质
    本项目提供了一系列用于在MATLAB环境下处理灰度图像的数学形态学操作代码,包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等基础算法。 使用MATLAB语言实现灰度图像的形态学处理,包括腐蚀、膨胀及顶帽变换操作。
  • 基于Matlab匹配系统编实现
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