数字图像大作业——九种形状识别

根据提供的引用内容，数字图像处理可以通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。而MATLAB作为一种强大的运算和图形展示工具，可以用于数字图像处理。在数字图像处理中，形状识别是一个重要的应用场景。下面是一个基于MATLAB的九种形状识别的示例：

1. 首先，需要读取图像并将其转换为灰度图像：

img = imread('shapes.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 接下来，可以使用Canny算子进行边缘检测：

edge_img = edge(gray_img, 'Canny');

3. 然后，可以使用形态学操作对边缘进行处理：

se = strel('disk', 2);
dilated_img = imdilate(edge_img, se);
filled_img = imfill(dilated_img, 'holes');

4. 接着，可以使用区域props函数获取每个形状的属性：

stats = regionprops(filled_img, 'Area', 'Centroid', 'Perimeter', 'Eccentricity', 'BoundingBox');

5. 最后，可以根据属性值对每个形状进行分类：

for i = 1:length(stats)
    ratio = stats(i).BoundingBox(3) / stats(i).BoundingBox(4);
    if ratio > 0.9 && ratio < 1.1 && stats(i).Eccentricity < 0.3
        % 正方形
    elseif ratio > 1.9 && stats(i).Eccentricity < 0.3
        % 长方形
    elseif stats(i).Area > 1000 && stats(i).Perimeter > 300
        % 圆形
    elseif stats(i).Area > 1000 && stats(i).Perimeter < 300
        % 五角星
    elseif stats(i).Area > 1000 && stats(i).Perimeter > 400
        % 十字架
    elseif stats(i).Area > 1000 && stats(i).Perimeter > 500
        % 梅花形
    elseif stats(i).Area > 1000 && stats(i).Perimeter > 600
        % 菱形
    elseif stats(i).Area > 1000 && stats(i).Perimeter > 700
        % 五边形
    elseif stats(i).Area > 1000 && stats(i).Perimeter > 800
        % 三角形
    end
end