analyze_contours(
时间: 2024-02-27 12:58:17 浏览: 23
`analyze_contours`函数是基于场景的盲元图像修复方法中的一个重要步骤,主要用于对边缘图像中的轮廓进行分析,提取场景特征。以下是一个基本的Matlab实现:
```matlab
function feature = analyze_contours(img, contours)
% 对轮廓进行分析,提取场景特征
% 计算图像面积
area = size(img, 1) * size(img, 2);
% 计算物体面积和个数
object_area = zeros(length(contours), 1);
num_objects = length(contours);
for i = 1:num_objects
object_area(i) = polyarea(contours{i}(:, 2), contours{i}(:, 1));
end
% 计算物体的中心位置和形状
object_center = zeros(num_objects, 2);
object_shape = zeros(num_objects, 1);
for i = 1:num_objects
x = contours{i}(:, 2);
y = contours{i}(:, 1);
object_center(i, :) = [mean(x), mean(y)];
object_shape(i) = std(x) / std(y);
end
% 计算图像的场景特征
feature.area_ratio = object_area / area;
feature.num_objects = num_objects;
feature.object_center = object_center;
feature.object_shape = object_shape;
end
```
该函数首先计算图像的面积,然后对边缘图像中的每个轮廓进行分析,提取物体的面积、个数、中心位置和形状等特征。最后将这些特征保存在`feature`结构体中,并返回。
需要注意的是,`analyze_contours`函数的实现可能会比较复杂,需要根据不同的场景特点进行调整,并结合其他技术手段,如形态学处理、角点检测、特征匹配等,以提高特征提取的准确性和稳定性。