图像分割matlab_基于MATLAB的指针示数识别

2024-05-19 18:57:33

1.题目类型

基于颜色类的识别

2.课题名称

基于MATLAB的指示针表盘识别

3.应用背景和思路

现实中，我们知道我们肉眼所看到的彩色图像，其实都是有R、G、B三原色按照不同比例组成的，比例不同，对应的颜色就不同。同理，在利用matlab处理一些图像时候，我们往往可以利用颜色的特征来进行定位，分割和识别。如安全帽的定位计数，路锥的识别，水果的分类识别等。该课题中识别如如下：

需要我们识别出，红色刻度线的示数。我们观察可知，红色是一个明显的特征，通过颜色的方法可以定位出红色刻度线位置，然后计算其坐标，利用已知的刻度值范围，即计算结果。

4设计过程

通过颜色定位

将彩色图像进行分理出RGB三通道，分别设置好每个通道比例，将落入颜色比例的像素置1，否则置0，如下图所示：

2、去除干扰

有的时候，图中除了目标区域，可能还会伴随以下其他同样被判为红色分量的部分，这时候需要我们利用形态学知识把干扰给去除。MATLAB中，有一个去除二值图中，封闭面积块面积小于一定阈值的库函数，bwareaopen，其调用格式为：I1=bwareaopen（I，yuzhi），表示二值图像I中，把其面积小于yuzhi的白色块给去除掉，置0，这样就留下来感兴趣的精准目标区域。因为这里得到的结果效果比较好，所以无需做干扰的滤波。

3、连通区域标记

以上得到的还未必是一整块区域，可能是藕断丝连那种，需要做连同区域标记。

L = bwlabel(d,8); %标记连通
STATS = regionprops(L,'all');

以上中，d为提取颜色分量后的分割二值图，最终得到的连同的一个区域。

4、计算坐标

利用zero函数去寻找框定的最外接矩形的四个角的坐标，调用格式如下：

Ran = zeros(Num,4); % 范围
Fig = zeros(1,Num); % 长宽比
for i = 1:Num[ix,iy] = find(L == id(i));Ran(i,:) = [min(ix),max(ix),min(iy),max(iy)]; % 每一个区域的范围
End

得到了坐标，结合原刻度分度值，可以按比例换算刻度值。

五、运行结果

运行图

知乎视频www.zhihu.com

六、思考

如果是下图，即带有红黄色的干扰呢，又该如何？

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