matlab瓶装饮料液位高度视觉检测系统设计代码

MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具，常用于图像处理和机器视觉任务，如液位高度检测。设计一个视觉检测系统的代码可能会涉及以下几个步骤：

% 引入所需库
import cvxopt as opt
import numpy as np
from imutils.video import VideoStream
from skimage import io, exposure

% 初始化视频流
vs = VideoStream(src=0).start() % 使用摄像头作为输入源

% 设置图像预处理参数
min_area = 500   % 最小区域大小
max_contour_area_ratio = 0.8   % 形状比例阈值

while True:
    % 读取并调整帧
    frame = vs.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    % 转换为二值图像
    _, thresh = cv2.threshold(blurred, 40, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

    % 寻找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    % 筛选合适的液面区域
    filtered_contours = [c for c in contours if cv2.contourArea(c) > min_area and max_contour_area_ratio > cv2.contourArea(c) / frame.shape[0] > 1/max_contour_area_ratio]

    if len(filtered_contours) > 0:
        largest_contour = max(filtered_contours, key=cv2.contourArea)
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(largest_contour)    # 获取最大轮廓的矩形边界
        
        % 计算液位高度
        height = frame.shape[0] - y - h     # 高度通常等于图像尺寸减去实际液面区域的上下边距
        display_height = height * 100 / frame.shape[0]  % 将像素转换为百分比形式，便于显示

        % 显示结果
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        text = '液位高度: {:.2f}%'.format(display_height)
        cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)

    % 显示原始帧和处理后的帧
    cv2.imshow('Original', frame)
    cv2.imshow('Detected', thresh)

    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q') or key == 27:  # 按 q 或 esc 结束
        break

# 关闭资源
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

这个示例展示了基本的液位高度检测过程，它包括图像预处理、边缘检测、轮廓提取以及液位高度计算。请注意，这只是一个基础版本，实际应用可能需要更复杂的算法如背景去除、光照校正等。