扫描图片精确颗粒识别并计数的matlab代码

在MATLAB中，对扫描图片中的颗粒（如墨点、尘埃等）进行精确识别和计数，可以使用图像处理技术，包括二值化、边缘检测、形态学操作和阈值分割等步骤。这里提供一个简单的流程代码示例，假设我们已经有一个灰度图像作为输入：

% 1. 读取图片
img = imread('your_scanned_image.jpg'); % 替换为你的扫描图片路径
% 对于彩色图像，可能需要转换为灰度
if iscolor(img)
    img = rgb2gray(img);
end

% 2. 调整对比度增强细节
enhanced_img = imadjust(img);

% 3. 二值化
binary_img = imbinarize(enhanced_img, 'globalThreshold'); % 或者自定义阈值

% 4. 形态学预处理去除噪点和小颗粒
se = strel('disk', 5); % 使用直径为5像素的圆结构元素
binary_img = bwareaopen(binary_img, 100); % 去除面积小于100像素的对象
binary_img = imclose(binary_img, se); % 连接邻近的小块

% 5. 边缘检测
edge_img = edge(binary_img, 'Canny'); % Canny算法用于寻找边缘

% 6. 区域分析找出颗粒
regions = bwconncomp(edge_img); % 分割出每个颗粒
num_particles = regions.NumObjects; % 获取颗粒数目

% 7. 计算每个颗粒的位置
particle_centers = regionprops(regions, 'Centroid'); % 返回每个区域中心点坐标

% 保存结果
save('particle_data.mat', 'particle_centers', 'num_particles');

%