根据颜色和形状特征识别黄色丝状菊花的重心并标记在图像上

要根据颜色和形状特征识别黄色丝状菊花的重心并标记在图像上，可以采用以下步骤：

1. 读入原始图像并转化为HSV颜色空间

rgb = imread('image.jpg');
hsv = rgb2hsv(rgb);

2. 提取黄色区域

yellow = hsv(:,:,1) < 0.17 & hsv(:,:,2) > 0.4 & hsv(:,:,3) > 0.3;

3. 对黄色区域进行形态学处理，去除小的噪点

se = strel('disk', 5);
yellow = imopen(yellow, se);
yellow = bwareaopen(yellow, 500);

4. 使用连通区域分析函数bwconncomp和regionprops，对每个连通区域进行分析，得到每个丝状菊花的重心

cc = bwconncomp(yellow);
stats = regionprops(cc, 'Centroid', 'Area', 'Perimeter');

5. 根据形状特征筛选出丝状菊花，并将每个菊花的重心坐标输出

figure;
imshow(rgb);
hold on;
for i = 1:length(stats)
    area = stats(i).Area;
    perimeter = stats(i).Perimeter;
    circularity = 4*pi*area/perimeter^2;
    if circularity < 0.5
        centroid = stats(i).Centroid;
        plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    end
end
hold off;

最终，每个丝状菊花的重心坐标会被输出，并在图像上显示出来，标记为红色十字形。

完整代码如下：

rgb = imread('image.jpg');
hsv = rgb2hsv(rgb);
yellow = hsv(:,:,1) < 0.17 & hsv(:,:,2) > 0.4 & hsv(:,:,3) > 0.3;
se = strel('disk', 5);
yellow = imopen(yellow, se);
yellow = bwareaopen(yellow, 500);
cc = bwconncomp(yellow);
stats = regionprops(cc, 'Centroid', 'Area', 'Perimeter');

figure;
imshow(rgb);
hold on;
for i = 1:length(stats)
    area = stats(i).Area;
    perimeter = stats(i).Perimeter;
    circularity = 4*pi*area/perimeter^2;
    if circularity < 0.5
        centroid = stats(i).Centroid;
        plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
    end
end
hold off;

运行代码后，将会在一个新的图像窗口中显示原始图像，并在上面标记出每个丝状菊花的重心，如下图所示：