图像轮廓凸度计算程序matlab
时间: 2024-04-25 18:19:19 浏览: 18
根据提供的引用内容,可以使用以下步骤在Matlab中计算图像轮廓的凸度:
1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行阈值化处理,得到二值图像。
3. 对二值图像进行膨胀处理,使图像中的轮廓更明显。
4. 使用边缘检测算法(如Canny算法)提取图像的边缘。
5. 使用cv.convexHull函数计算图像边缘的凸包。
6. 计算凸包的面积和轮廓的长度。
7. 根据凸包的面积和轮廓的长度计算轮廓的凸度。
以下是一个Matlab示例代码,演示了如何计算图像轮廓的凸度:
```matlab
% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('image.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);
% 阈值化处理得到二值图像
brightnessThreshold = 100;
binBrightImg = grayImg > brightnessThreshold;
% 膨胀处理
se = strel('disk', 3);
dilatedImg = imdilate(binBrightImg, se);
% 边缘检测
edgeImg = edge(dilatedImg);
% 计算凸包
[B, L] = bwboundaries(edgeImg, 'noholes');
convexHull = cellfun(@(x) convhull(x(:,2), x(:,1)), B, 'UniformOutput', false);
% 计算凸度
convexity = cellfun(@(x) polyarea(x(:,2), x(:,1)) / length(x), convexHull);
% 显示结果
imshow(img);
hold on;
for k = 1:length(B)
boundary = B{k};
plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r', 'LineWidth', 2);
text(boundary(1,2), boundary(1,1), sprintf('%.2f', convexity(k)), 'Color', 'y');
end
hold off;
```
请注意,上述代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。