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分割RGB中物体并计算数目
I=imread(im_path); axes(handles.axes1); imshow(I), % title('原始图像'); %计算每个像素点的真实长度 [x,y]=ginput(2); length=str2double(get(handles.edit5,'string')); length_pp=length/(sqrt(((x(1)-x(2))^2+(y(1)-y(2))^2))); %图像变换 [row,col]=size(I); I2=rgb2gray(I); clear I; %图像增强,提高图像对比度 J=imadjust(I2); BW=im2bw(J,0.5);%0.20 figure,imshow(I2),title('灰度图像'); figure,imshow(BW),title('二值图像'); figure,imshow(J),title('对比度增强'); % 图像运算,消除二值图像的的噪声和中空的区域 se = ones(2); bw_erode=imerode(BW,se); bw_delate=imdilate(bw_erode,se); %清除临时变量,减少内存使用 clear BW; clear I2; clear bw_erode; L1=bwlabel(bw_delate,8); clear L1; %figure, imshow(bw_erode); % % % % % %填充了已有的检测的连续形状边界L bw_fill = imfill(~bw_delate,'holes'); clear bw_delate; %B = bwmorph(B,'remove'); figure,imshow(bw_fill),title('填充后的图像'); % % %去除面积较小的的噪声区域 cc = bwconncomp(bw_fill); stats = regionprops(cc, 'Area'); clear bw_fill; %去掉标签范围<100*100 的区域 idx = find([stats.Area] >20000);% bw_ismember = ismember(labelmatrix(cc), idx); clear idx; [L,num] = bwlabel(bw_ismember,8); figure, imshow(~bw_ismember),title('分割后的图像'); %标记已经分割好的图像, cc1 = bwconncomp(bw_ismember); clear bw_ismember; clear L; %提取每个label 区域的最长轴,即为枣的长度 stats1=regionprops(cc1,'MajorAxisLength'); %定义枣长度矩阵,枣品相矩阵 result_len=double(ones(1,num)); result_quli=cell(1,num); %计算每个枣的长度并显示,通过枣的长度判断其的品相 td=0;yd=0;ed=0; s=''; for i=1:num %计算每个枣的长度并以cm表示 result_len(i)=(stats1(i).MajorAxisLength)*length_pp; if(result_len(i)>tedeng) result_quli(i)={'特等'}; td=td+1; elseif(result_len(i)>=erdeng&&result_len(i)<=tedeng) result_quli(i)={'一等'}; yd=yd+1; elseif(result_len(i)<erdeng) result_quli(i)={'二等'}; ed=ed+1; end fprintf('第%d个枣的长度:%fcm,等级:%s\n',i,result_len(i),result_quli{i}); if i<10 si=['第','0',num2str(i),'个枣长度:',num2str(result_len(i)),',等级:', result_quli{i},'; ']; else si=['第',num2str(i),'个枣长度:',num2str(result_len(i)),',等级:', result_quli{i},'; ']; end s=[s si]; end s=[s '一共:',num2str(num),'个枣; ','其中特等:',num2str(td),'个; ','一等:',num2str(yd),'个; ','二等:',num2str(ed),'个; ']; set(handles.text2,'string',s);
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