使用matlab在图像上选取圆形,并删除其内部图像,设置为黑色
时间: 2023-12-29 09:02:47 浏览: 36
可以使用MATLAB中的imfindcircles函数来检测图像中的圆形,然后使用roipoly函数选择圆形内部区域并将其设置为黑色。下面是一个示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 转成灰度图像
gray = rgb2gray(img);
% 检测圆形
[centers, radii] = imfindcircles(gray, [10 20]);
% 显示圆形
imshow(img);
viscircles(centers, radii, 'EdgeColor', 'b');
% 选择圆形内部区域并将其设置为黑色
mask = roipoly(img);
img(mask) = 0;
% 显示处理后的图像
figure;
imshow(img);
```
在这个例子中,我们首先读取一张图像,并将其转化为灰度图像。然后使用imfindcircles函数检测图像中的圆形,并使用viscircles函数在图像上显示出来。接下来,使用roipoly函数选择圆形内部区域,并将其设置为黑色。最后,我们显示处理后的图像。
相关问题
matlab删除图象中的选取的圆形位置
要在 MATLAB 中删除图像中的某个圆形位置,可以按照以下步骤进行操作:
1. 读取图像并显示:
```
img = imread('image.jpg');
imshow(img);
```
2. 在图像上选择圆形的位置,并将其保存为一个二进制掩码:
```
mask = roipoly(img);
```
3. 将掩码应用于图像,以便在选定的圆形位置上设置像素值为 0:
```
img(mask) = 0;
```
4. 显示修改后的图像:
```
imshow(img);
```
这样,你就可以在 MATLAB 中删除图像中选定的圆形位置了。
1、针对某受到一 定的噪声干扰的视觉图像 ,利用图像滤波去噪、腐蚀、增强等图像预处理,选取合适的图像分割的方法进行特征提取,试MATLAB编程实现,并给出仿真程序代码
以下是一个示例MATLAB代码,用于对图像进行去噪、腐蚀和增强,并使用基于阈值的图像分割方法进行特征提取。你可以根据自己的需要进行修改和调整。
```matlab
% 读取图像
img = imread('noisy_image.jpg');
% 去噪
img_denoised = medfilt2(img, [3 3]);
% 腐蚀
se = strel('disk', 5);
img_eroded = imerode(img_denoised, se);
% 增强
img_enhanced = imadjust(img_eroded);
% 图像分割
threshold = graythresh(img_enhanced);
img_segmented = imbinarize(img_enhanced, threshold);
% 显示结果
subplot(2,2,1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(2,2,2); imshow(img_denoised); title('去噪图像');
subplot(2,2,3); imshow(img_enhanced); title('增强图像');
subplot(2,2,4); imshow(img_segmented); title('分割结果');
```
上述代码中,我们使用了`medfilt2`函数进行中值滤波去噪,使用`strel`函数创建一个大小为5的圆形结构元素进行腐蚀,使用`imadjust`函数进行图像增强,使用`graythresh`函数计算图像的全局阈值,并使用`imbinarize`函数进行二值化图像分割。
你可以将这个代码修改为适应你自己的图像。