% 加载水稻种子图像img = imread('rice_seeds.jpg');gray_img = rgb2gray(img);% 二值化处理bw_img = imbinarize(gray_img);% 形态学运算se = strel('disk', 5);bw_img = imclose(bw_img, se);bw_img = imfill(bw_img, 'holes');bw_img = bwareaopen(bw_img, 50);% 标记并计数水稻种子[labeled_img, num] = bwlabel(bw_img);% 画出相近的水稻种子的框props = regionprops(labeled_img, 'Centroid', 'Area');centers = cat(1, props.Centroid);areas = cat(1, props.Area);distances = pdist2(centers, centers);threshold = 50; % 相近的水稻种子的距离阈值group_idx = arrayfun(@(x)find(distances(x,:) < threshold), 1:size(distances,1), 'UniformOutput', false);for i = 1:length(group_idx) group_centers = centers(group_idx{i},:); group_box = [min(group_centers(:,1))-10, min(group_centers(:,2))-10, max(group_centers(:,1))-min(group_centers(:,1))+20, max(group_centers(:,2))-min(group_centers(:,2))+20]; rectangle('Position', group_box, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);end% 计算两个框之间的距离box_centers = [group_box(:,1)+group_box(:,3)/2, group_box(:,2)+group_box(:,4)/2];box_distances = pdist(box_centers);% 将处理后的图像保存到一个专门的文件夹imwrite(labeled_img, 'output_folder/output_image.jpg');% 汇总处理后的信息成表格results_table = table(props.Centroid(:,1), props.Centroid(:,2), areas, 'VariableNames', {'X', 'Y', 'Area'});writetable(results_table, 'output_folder/results_table.csv');在上述代码中加入摄像头读取
时间: 2024-03-02 22:52:28 浏览: 56
ezimage:加载和显示图像,并使用单行代码访问其内容数据。 PIL和IPython.display的包装,非常适合机器学习和图像处理。 可以从本地计算机或Web轻松加载PNGJPEG图像(或其中的列表),并以任何所需的格式(例如NumPyPyTorchTensorFlowetc)使用其数据。 显示或保存任何格式或顺序的数据数组(CHWWCH)。 全部带衬里
好的,可以使用OpenCV库来实现摄像头读取。以下是一个基本的示例代码,它将摄像头读取的帧进行处理并显示出来:
```matlab
% 初始化摄像头
cam = webcam();
while true
% 读取摄像头画面
img = snapshot(cam);
% 将画面转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 对灰度图像进行二值化处理
bw_img = imbinarize(gray_img);
% 进行形态学运算
se = strel('disk', 5);
bw_img = imclose(bw_img, se);
bw_img = imfill(bw_img, 'holes');
bw_img = bwareaopen(bw_img, 50);
% 标记并计数水稻种子
[labeled_img, num] = bwlabel(bw_img);
% 画出相近的水稻种子的框
props = regionprops(labeled_img, 'Centroid', 'Area');
centers = cat(1, props.Centroid);
areas = cat(1, props.Area);
distances = pdist2(centers, centers);
threshold = 50; % 相近的水稻种子的距离阈值
group_idx = arrayfun(@(x)find(distances(x,:) < threshold), 1:size(distances,1), 'UniformOutput', false);
for i = 1:length(group_idx)
group_centers = centers(group_idx{i},:);
group_box = [min(group_centers(:,1))-10, min(group_centers(:,2))-10, max(group_centers(:,1))-min(group_centers(:,1))+20, max(group_centers(:,2))-min(group_centers(:,2))+20];
rectangle('Position', group_box, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end
% 将处理后的图像显示出来
imshow(labeled_img);
% 按下 q 键退出
if waitforbuttonpress == 1 && strcmp(get(gcf, 'CurrentCharacter'), 'q')
break;
end
end
% 释放资源
clear cam;
```
你可以将你的图像处理代码替换掉 `bw_img = imbinarize(gray_img);` 这一行,并根据需要进行相应的参数调整。同时,你也可以根据需要进行相应的输出和保存操作。
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