% 读取并显示图像 img = imread('C:\Users\NADPH\Desktop\未爆弹5.jpg'); imshow(img); % 将图像转换为灰度图像 gray = rgb2gray(img); % 对图像进行平滑处理 smoothing = imgaussfilt(gray, 2); % 对平滑处理后的图像进行二值化处理 level = graythresh(smoothing); %otsu大津展之求阈值 bw = imbinarize(smoothing, level); % 对二值化处理后的图像进行形态学操作 SE = strel('disk', 3); closed = imclose(bw, SE); opened = imopen(closed, SE); % 查找并标记弹坑 [B, L] = bwboundaries(opened, 'noholes'); 傅里叶形状描述子 for k = 1:length(B) boundary = B{k}; % 计算弹坑面积与周长比 area = regionprops(L, 'Area'); perimeter = regionprops(L, 'Perimeter'); circularity = 4 * pi * (area(k).Area / perimeter(k).Perimeter^2); if circularity < 0.1 % 圆形度过低，则为弹坑 plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'b', 'LineWidth', 2); end end

这段代码实现了对一张图片进行弹坑检测，并用蓝色线条将检测到的弹坑标记出来。具体实现步骤如下：

1. 读取图片并将其转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行平滑处理，以减少噪声。

3. 对平滑处理后的图像进行二值化处理，使用otsu大津算法自动求取阈值。

4. 对二值化处理后的图像进行形态学操作，包括闭运算和开运算，以消除图像中的不规则区域。

5. 使用bwboundaries函数查找图像中的连通区域，并对其中圆形度过低的区域（即弹坑）进行标记。

6. 计算弹坑的圆形度并判断其是否为弹坑。圆形度定义为弹坑面积与周长的比值，如果圆形度过低，则认为该区域是弹坑。

最终结果是一张与原图大小相同的图片，其中检测到的弹坑用蓝色线条标记出来。

相关问题

% 读取图像并显示 img = imread('8.jpg'); figure; subplot(1,2,1); imshow(img); % 创建一个掩膜，选中绿色区域 green_mask = img(:,:,2) > 100 & img(:,:,1) < 100 & img(:,:,3) < 100; % 将掩膜应用到索引图像中，将绿色区域替换为蓝色 idx_img = zeros(size(img), 'uint8');idx_img(:,:,1) = 1; % 红色通道idx_img(:,:,3) = 3; % 蓝色通道 blue_idx_img = ind2rgb(double(green_mask)+1, idx_img); % 显示结果 subplot(1,2,2); imshow(blue_idx_img);运行代码后为什么显示不了图二

这段 MATLAB 代码的问题在于，子图数量设置不够，导致第二个子图无法显示。你需要将 `subplot` 函数的第一个参数修改为 `1`，以便在同一行中只创建一个子图，同时将第二个子图的位置修改为 `2`，代码如下：

% 读取图像并显示
img = imread('8.jpg');
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);

% 创建一个掩膜，选中绿色区域
green_mask = img(:,:,2) > 100 & img(:,:,1) < 100 & img(:,:,3) < 100;

% 将掩膜应用到索引图像中，将绿色区域替换为蓝色
idx_img = zeros(size(img), 'uint8');
idx_img(:,:,1) = 1;  % 红色通道
idx_img(:,:,3) = 3;  % 蓝色通道
blue_idx_img = ind2rgb(double(green_mask)+1, idx_img);

% 显示结果
subplot(1,2,2);
imshow(blue_idx_img);

通过修改子图数量，这段代码将原始图像和处理后的图像都显示出来了。

% 读取图像img = imread('lena.jpg');% 转换为灰度图像grayImg = rgb2gray(img);% 直方图均衡化eqImg = histeq(grayImg);% 显示原始图像和均衡化后的图像subplot(1,2,1);imshow(grayImg);title('原始图像');subplot(1,2,2);imshow(eqImg);title('均衡化后的图像');

这段代码是对一张名为"lena.jpg"的彩色图像进行处理，将其转换为灰度图像，然后进行直方图均衡化，最后将原始图像和均衡化后的图像显示在同一窗口中。

具体解释如下：

1. imread('lena.jpg')：使用imread函数读取名为"lena.jpg"的彩色图像，该函数返回一个二维或三维矩阵，表示图像的像素值。

2. rgb2gray(img)：使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，该函数将三维矩阵转换为二维矩阵，即每个像素只有一个灰度值。

3. histeq(grayImg)：使用histeq函数对灰度图像进行直方图均衡化，该函数将输入图像的灰度值分布均匀化，使得输出图像的灰度值范围更广，从而提高图像的对比度。

4. subplot(1,2,1)：使用subplot函数在同一窗口中创建一个1行2列的子图，并将第一个子图设为当前子图。

5. imshow(grayImg)：使用imshow函数显示灰度图像grayImg。

6. title('原始图像')：使用title函数为图像添加标题"原始图像"。

7. subplot(1,2,2)：使用subplot函数将当前子图切换到第二个子图。

8. imshow(eqImg)：使用imshow函数显示直方图均衡化后的图像eqImg。

9. title('均衡化后的图像')：使用title函数为图像添加标题"均衡化后的图像"。