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需要一个计算rice.png图像中米粒数量和大小的Matlab程序。

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简介:
该程序能够精确计算图像 rice.png 中米粒的数量和尺寸。该程序能够精确计算图像 rice.png 中米粒的数量和尺寸。

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客服
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  • MATLABrice.png
    优质
    本项目利用MATLAB编写程序,对图像rice.png进行处理,自动识别并统计图片中的米粒数量,并测量每颗米粒的尺寸。该程序采用先进的图像分析技术,为颗粒物计数与测量提供高效解决方案。 matlab 米粒个数 matlab 米粒个数
  • MATLAB
    优质
    本程序利用MATLAB开发,旨在自动识别并计算大米图片中的米粒数量及其尺寸。通过图像处理技术精确测量每粒大米的大小,提供高效准确的数据分析工具。 如何编写一个计算rice.png图片中米粒个数及大小的MATLAB程序?该问题要求创建一段能够读取名为rice.png的图像文件,并通过一定的算法或方法识别并统计其中每个单独米粒的数量及其尺寸(如长度、宽度等)的代码。实现这一目标时,可以考虑使用图像处理技术中的边缘检测、阈值分割和连通域分析等相关功能来提取特定区域信息;然后计算各个独立物体即米粒的具体属性数据,并进行相应的量化统计汇总工作。
  • MATLAB代码及
    优质
    本项目提供了一种使用MATLAB编程语言来估算大量米粒数量的方法和相关代码。通过图像处理技术分析米粒图片,并输出精确的数量统计结果,旨在为科研与教学提供实用工具。 内部有两个文件:一个是以.m为扩展名的MATLAB代码文件,用于计算rice图片中的稻米数量,并可以直接运行。
  • matlab.rar_用Matlab进行_rice grain___识别matlab
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB进行米粒计数和识别的项目。通过图像处理技术,自动检测并统计一定区域内的米粒数量,并能有效区分不同大小、形状的米粒。该工具适用于农业研究及食品质量控制等领域。 编写一个MATLAB程序来计算原始图像中的米粒数量。
  • 优质
    本项目致力于开发高效算法,用于自动识别和计数复杂背景下的颗粒状物体。通过优化图像处理技术,旨在提高颗粒检测精度与速度,在材料科学等领域具有广泛应用前景。 计算图像中的颗粒数量可以通过简单的程序实现,该程序使用了形态学方法,并在VC++6.0环境下开发。
  • MATLAB欧拉
    优质
    本程序利用MATLAB编写,用于高效准确地计算二值图像的欧拉数。通过分析对象和孔洞数量,适用于图像处理与计算机视觉领域。 计算图像中的欧拉数的MATLAB程序可以方便地得出结果。
  • 在VS2008使用OpenCVMFC及其最尺寸与周长
    优质
    本项目介绍如何利用Visual Studio 2008集成开发环境结合OpenCV与MFC技术实现对米粒图像的数量统计,以及测量单个米粒的最大尺寸及周长。通过该工具,可以高效准确地分析大米的物理特性。 在使用VS2008结合OpenCV与MFC进行米粒计数及最大米粒面积、周长的计算过程中遇到了一些问题,主要是关于`const char *` 和 `LPCTSTR` 之间的转换,在生成debug版本时可以正常运行,但在Release模式下却无法通过。解决这个问题的关键在于将项目设置中的字符集改为使用多字节编码。 在非UNICODE环境下,`LPCTSTR`等同于`const char*`;而在UNICODE环境中,则是 `const unsigned short *`. 因此,在需要从宽字符转换为多字节字符串时,可以考虑调整项目的字符集配置。具体操作是在项目属性中选择“配置属性”-> “常规”,然后将字符集改为“使用多字节字符”。 这样简单的更改解决了调试版本和发布版本之间的兼容性问题。
  • Python OpenCV学习记录:定位面积并求总与平均值
    优质
    本项目通过Python结合OpenCV库进行图像处理,实现对图片中米粒数量的统计、位置标记以及单个米粒面积的测量,并最终得出总面积及平均面积。 之前曾经用C++的OpenCV完成过一个数米粒的任务,这次尝试使用Python实现相同的功能。下面是程序的主要步骤:读取图片、灰度化处理、二值化处理、膨胀腐蚀等操作、边缘检测以及输出结果。 1. 通过绝对路径读入图像。 ```python img_rice = cv2.imread(d:/Python/rice/rice2.jpg) ``` 2. 显示原始图像是为了检查是否成功加载了图片,使用cv2.imshow函数: ```python cv2.imshow(rice, img_rice) ``` 3. 将图像转换为灰度模式以简化后续处理。 ```python img_gray = cv2.cvtColor(img_rice, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` 接下来是二值化、形态学操作和边缘检测等步骤,具体实现代码未在此处列出。最后一步输出图片结果。 以上就是程序的主要流程概述,每个阶段都对原图进行了相应的处理以便于后续的米粒数量统计工作。
  • 氏散射系_mie_coefficient_散射_Mie_Mie散射
    优质
    本程序用于计算颗粒物质在不同条件下的米氏散射系数,基于Mie理论开发,适用于光学、大气科学等领域中研究光与微粒相互作用。 粒子的米氏散射系数计算可以通过运行mie coefficient main这个主程序来完成。
  • MATLAB相似度
    优质
    本程序利用MATLAB编写,旨在高效计算与比较图像间的相似度。通过提取特征并应用数学算法,实现对不同图像内容及结构的量化分析与匹配。 计算了两幅图像之间四个统计学参数的值,包括互信息、均方根误差、峰值信噪比和交叉熵。