% 读入图像并转换为灰度图 img = imread('image.jpg'); img_gray = rgb2gray(img); % 二值化图像,黑色为0,白色为1 threshold = graythresh(img_gray); img_bw = im2bw(img_gray, threshold); % 去除小的噪点 img_bw = bwareaopen(img_bw, 10); % 检测圆形 se = strel('disk', 5); img_closed = imclose(img_bw, se); [centers, radii, metric] = imfindcircles(img_closed, [10 30]); % 绘制检测到的圆形 imshow(img); viscircles(centers, radii, 'EdgeColor', 'b'); % 输出圆形的个数 disp(['圆形的个数为:', num2str(length(centers))]);优化上述代码,使得代码能够识别多个相连在一起的不具有单个完整圆外形的多个小圆形数量并加入到输出中

时间: 2024-01-20 10:03:45 浏览: 95
以下是优化后的代码: ```matlab % 读入图像并转换为灰度图 img = imread('image.jpg'); img_gray = rgb2gray(img); % 二值化图像,黑色为0,白色为1 threshold = graythresh(img_gray); img_bw = im2bw(img_gray, threshold); % 去除小的噪点 img_bw = bwareaopen(img_bw, 10); % 检测圆形 se = strel('disk', 5); img_closed = imclose(img_bw, se); [centers, radii, metric] = imfindcircles(img_closed, [10 30]); % 找到相邻的圆形 num_circles = length(centers); neighbor_indices = cell(num_circles, 1); % 存储每个圆形的相邻圆形的索引 for i = 1:num_circles for j = i+1:num_circles distance = norm(centers(i,:) - centers(j,:)); if distance <= radii(i) + radii(j) + 10 % 尝试加上一些额外的距离容差 neighbor_indices{i} = [neighbor_indices{i}, j]; neighbor_indices{j} = [neighbor_indices{j}, i]; end end end % 将相邻的圆形合并为一个 visited = zeros(num_circles, 1); num_merged_circles = 0; for i = 1:num_circles if visited(i) == 0 num_merged_circles = num_merged_circles + 1; visited(i) = 1; queue = [i]; merged_center = centers(i,:); merged_radius = radii(i); while ~isempty(queue) curr_index = queue(1); queue(1) = []; neighbors = neighbor_indices{curr_index}; for j = 1:length(neighbors) neighbor_index = neighbors(j); if visited(neighbor_index) == 0 visited(neighbor_index) = 1; queue = [queue, neighbor_index]; merged_center = merged_center + centers(neighbor_index,:); merged_radius = max(merged_radius, radii(neighbor_index)); end end end merged_center = merged_center / length(find(visited==1)); centers(num_merged_circles,:) = merged_center; radii(num_merged_circles) = merged_radius; end end % 绘制检测到的圆形 imshow(img); viscircles(centers(1:num_merged_circles,:), radii(1:num_merged_circles), 'EdgeColor', 'b'); % 输出圆形的个数 disp(['圆形的个数为:', num2str(num_merged_circles)]); ``` 该代码将相邻的圆形合并为一个,可以处理多个相连在一起的不具有单个完整圆外形的多个小圆形数量,并将合并后的圆形数量加入到输出中。
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import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(name) @app.route('/', methods=['POST']) def predict(): # 读入图片 image = request.files.get('image') img = cv2.imdecode(np.fromstring(image.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR) # 获取图片长宽 height, width = img.shape[:2] # 计算每个圆的半径 width = max(width, height) height = min(width, height) a = int(width / 12) / 2 b = int(height / 8) / 2 c = int(a) d = int(b) r = min(c, d) # 计算圆心坐标 centers = [] for j in range(8): for i in range(12): cx = 2 * r * j + r cy = 2 * r * i + r centers.append((cx, cy)) # 提取灰度值 gray_values = [] for i in range(96): x, y = centers[i][0], centers[i][1] mask = np.zeros_like(img) cv2.circle(mask, (x, y), r, (255, 255, 255), -1) masked_img = cv2.bitwise_and(img, mask) gray_img = cv2.cvtColor(masked_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) gray_value = np.mean(gray_img) gray_values.append(gray_value) # 拟合数据 x_values = gray_values[:16] # 16个用于训练的灰度值 x_prediction_values = gray_values[16:] # 80个用于预测的灰度值 y_values = [0.98, 0.93, 0.86, 0.79, 0.71, 0.64, 0.57, 0.50, 0.43, 0.36, 0.29, 0.21, 0.14, 0.07, 0.05, 0.01] # 16个液体浓度值 # 使用numpy的polyfit函数进行线性拟合 fit = np.polyfit(x_values, y_values, 1) # 使用拟合系数构建线性函数 lin_func = np.poly1d(fit) # 生成新的80个数据的x值 new_x = x_prediction_values # 预测新的80个数据的y值 new_y = lin_func(new_x) # 输出预测结果 result = list(new_y) row3 = result[:8] row4 = result[8:16] row5 = result[16:24] row6 = result[24:32] row7 = result[32:40] row8 = result[40:48] row9 = result[48:56] row10 = result[56:64] row11 = result[64:72] row12 = result[72:80] prediction_result = { "第三列": row3, "第四列": row4, "第五列": row5, "第六列": row6, "第七列": row7, "第八列": row8, "第九列": row9, "第十列": row10, "第十一列": row11, "第十二列": row12 } return jsonify(prediction_result) if name == 'main': app.run(debug=True) 请问上面这段代码如何运行呀?

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