matlab圆形边缘检测

以下是MATLAB中进行圆形边缘检测的步骤：

1. 阈值分割：使用适当的阈值将图像进行分割，得到二值图像。

BW1 = edge(BW, 'sobel', 0.3);
imshow(BW1);

2. 膨胀处理：对图像边缘进行膨胀处理，补全药丸的缺口。

se90 = strel('line', 7, 90);
se0 = strel('line', 7, 0);
BW2 = imdilate(BW1, [se90, se0]);
figure, imshow(BW2);

3. 填充闭合区域：利用填充命令对闭合区域进行填充，去除图像边缘不完整的图形。

BW3 = imfill(BW2, 'holes');
figure, imshow(BW3);

这样就可以实现对图像中圆形边缘的检测和调整。

相关问题

matlab细胞核边缘检测算法代码

Matlab中有一些内置的边缘检测函数和图像处理工具箱，可以用来执行细胞核边缘检测。其中，Canny边缘检测算法是一种常用的边缘检测方法，它可以在细胞核图像上精确地定位边缘。然而，对于细胞核的特殊形状和结构，可能需要进行一些预处理和定制化。

以下是一个简化的使用Matlab中的`imfindcircles`函数进行细胞核边缘检测的示例，它适用于圆形或近似圆形的细胞核。请注意，实际应用中可能需要结合其他方法（如形态学操作、阈值处理等）来提高准确性：

% 假设你有一个名为'cell_nuclei_image'的细胞核图像
input_image = imread('cell_nuclei_image.jpg'); % 替换为你的图像路径

% 对图像进行二值化处理
level = graythresh(input_image);
binary_image = imbinarize(input_image, level);

% 使用imfindcircles查找细胞核
[nucleiCenters, nucleiScales] = imfindcircles(binary_image, [10 50], 'ObjectPolarity', 'inner');

% 用原图绘制边界
hold on;
for i = 1:length(nucleiCenters)
    circle = pol2cart(ones(size(nucleiCenters(i, :))), nucleiCenters(i, :)');
    plot(circle(:, 1), circle(:, 2), 'r', 'LineWidth', 2);
end

% 显示结果
title('Cell Nuclei Edges');
xlabel('X');
ylabel('Y');
hold off;

基于MATLAB圆形工件缺陷检测

### MATLAB 中实现圆形工件缺陷检测

#### 函数介绍与原理
为了在MATLAB中执行圆形工件的缺陷检测，可以采用基于图像处理的技术。通过读取并预处理输入图片，利用边缘检测、形态学操作以及连通区域分析来识别潜在的缺陷位置[^1]。

#### 实现过程详解
对于给定的一张含有圆形目标物体的照片，在开始之前需加载图像文件到工作空间内：

img = imread('circle_part.jpg'); % 加载测试图像
imshow(img);
title('原始图像');

接着转换成灰度图，并应用高斯滤波器减少噪声干扰以便后续更精准地提取边界信息：

grayImg = rgb2gray(img);          % 转换成灰度图
blurredGrayImg = imgaussfilt(grayImg, 2);    % 应用Gaussian模糊降噪
figure;
subplot(1,2,1), imshow(grayImg), title('灰度化后的图像');
subplot(1,2,2), imshow(blurredGrayImg), title('经过高斯平滑后的图像');

之后使用Canny算子寻找轮廓线段，再经由霍夫变换圈选出可能存在的圆环结构作为候选区：

edges = edge(blurredGrayImg,'Canny',[0.15 0.3]);     % Canny 边缘检测
circles = imfindcircles(edges,[minR maxR],'ObjectPolarity','dark', 'Sensitivity',0.97);  
viscircles(circles(:,1:2), circles(:,3));            % 绘制找到的圆周
hold on;
plot(circles(:,1), circles(:,2),'yx','LineWidth',2); % 显示中心点标记
title(['Hough Transform Detected Circles with Radius Range ', num2str(minR),'-',num2str(maxR)]);

最后一步是对上述得到的结果进一步筛选过滤掉不符合条件的部分（比如面积过小），并对剩余部分做细致检查确认是否存在表面瑕疵等问题。这通常涉及到计算各属性参数如矩形度、圆形度等形状特征指标来进行量化评估[^3]。

#### 完整代码实例
下面给出一段完整的脚本用于演示整个流程：

function defectDetection()
% 设置最小最大半径范围
minR = 80; 
maxR = 120;

% 图像导入及显示
img = imread('circle_part.jpg');
imshow(img);

% 灰度化和去噪
grayImg = rgb2gray(img);
blurredGrayImg = imgaussfilt(grayImg, 2);

% 边缘检测
edges = edge(blurredGrayImg,'Canny',[0.15 0.3]);

% Hough 变换找寻圆
[circles,radii] = imfindcircles(edges,[minR maxR],...
                                'ObjectPolarity','dark',...
                                'Sensitivity',0.97,...
                                'EdgeThreshold',0.2);

if ~isempty(circles)
    viscircles(circles(:,1:2), radii);
    hold on;
    plot(circles(:,1), circles(:,2),'yx','LineWidth',2);
    
    % 对每一个发现的目标进行特性测量
    stats = regionprops('table', edges, {'Area','Eccentricity'});
    validIdxs = (stats.Area >= minArea) & ...
                (radii > minRadius) & ...
                (radii < maxRadius) & ...
                (stats.Eccentricity <= eccenLimit);
                
    selectedCircles = circles(validIdxs,:);
else
    disp('未找到任何符合条件的圆形对象！');
end
    
title(['Detected Defects within Circle Parts']);
end