hold on; % 确定圆形目标 stats = regionprops(L,'Area','Centroid'); % 设置求面积 threshold = 0.85; for k = 1:length(B) boundary = B{k}; delta_sq = diff(boundary).^2; % 求周长 perimeter = sum(sqrt(sum(delta_sq,2))); % 求面积 area = stats(k).Area; metric = 4*pi*area/perimeter^2; metric_string = sprintf('%2.2f',metric); % 根据阈值匹配 if metric > threshold centroid = stats(k).Centroid; plot(centroid(1),centroid(2),'ko'); text(centroid(1)-2,centroid(2)-2, '这是圆形','Color',... 'k','FontSize',14,'FontWeight','bold'); end text(boundary(1,2)-10,boundary(1,1)-12, metric_string,'Color',... 'k','FontSize',14,'FontWeight','bold'); end title('图像形状识别')
时间: 2024-01-14 13:04:00 浏览: 30
这段代码是用于在二值化图像中识别圆形目标,并将识别结果标记在图像上。具体实现过程如下:
首先使用`regionprops`函数提取出二值化图像中的连通区域,并计算出每个连通区域的面积和质心位置。然后对于每一个连通区域的边界,计算其周长和面积,并通过计算周长和面积的比值来判断是否为圆形。如果比值大于设定的阈值,则认为该连通区域是圆形目标,将其质心位置标记在图像上,并在目标旁边显示“这是圆形”的文字。同时,在边界上显示该连通区域的周长和面积比值。最后,将处理后的图像显示出来。
需要注意的是,该代码在使用之前需要先进行二值化处理,即将图像转换为黑白二值图像,可以使用Matlab自带的`im2bw`函数或者其他二值化算法进行处理。另外,需要设定阈值和其他参数来适配不同的图像和圆形目标。
相关问题
stats = regionprops(cc, 'BoundingBox', 'Area', 'Centroid');
这段代码使用了MATLAB中的regionprops函数对二值化图像中的连通区域进行属性分析,返回每个连通区域的包围盒、面积和质心等信息,存储在名为stats的结构体中。其中cc表示二值化图像中的连通区域。具体来说,'BoundingBox'表示包围盒,用四个元素的向量[x y w h]表示,其中[x y]为包围盒左上角的坐标,w和h分别为包围盒的宽度和高度。'Area'表示连通区域的面积,'Centroid'表示连通区域的质心坐标。
stats = regionprops(rodeImg, 'Centroid'); numBeans = numel(stats);
这段代码是用于计算二值图像 `rodeImg` 中的豆子数量。`regionprops` 函数用于计算二值图像中连通区域的属性,其中 `'Centroid'` 参数表示要计算每个连通区域的质心。`stats` 变量将包含每个连通区域的属性信息,包括质心坐标。`numBeans` 变量将存储豆子的数量,通过计算 `stats` 的元素个数来获得。
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