MATLAB 分割轮廓代码
时间: 2023-12-20 15:14:48 浏览: 23
以下是MATLAB分割轮廓的示例代码:
% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 二值化图像
bw_img = imbinarize(gray_img);
% 提取轮廓
contours = bwperim(bw_img);
% 显示原始图像和轮廓
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(contours);
title('Contours');
% 分割轮廓
se = strel('diamond', 5);
segmented_contours = imdilate(contours, se) & ~contours;
% 显示分割后的轮廓
figure;
imshow(segmented_contours);
title('Segmented Contours');
相关问题
matlab图像分割代码
Matlab图像分割是指将一幅图像分成多个部分或者对象的过程。以下是一些常见的Matlab图像分割代码:
【代码类型:Matlab】
1. 基于阈值的图像分割:
I = imread('rice.png');
level = graythresh(I);
BW = im2bw(I,level);
imshow(BW)
2. 基于区域生长的图像分割:
I = imread('rice.png');
J = imcrop(I);
imshow(J);
BW = roipoly(J);
imshow(BW);
3. 基于边缘检测的图像分割:
I = imread('rice.png');
BW = edge(I,'sobel');
imshow(BW);
【代码类型:Matlab函数】
1. imsegkmeans函数:基于k-means聚类的图像分割
I = imread('rice.png');
C = imsegkmeans(I,2);
B = labeloverlay(I,C);
imshow(B);
2. activecontour函数:基于活动轮廓模型的图像分割
I = imread('rice.png');
mask = zeros(size(I));
mask(25:end-25,25:end-25) = 1;
bw = activecontour(I,mask,300);
imshow(bw);
3. watershed函数:基于分水岭算法的图像分割
I = imread('rice.png');
hy = fspecial('sobel');
hx = hy';
Iy = imfilter(double(I), hy, 'replicate');
Ix = imfilter(double(I), hx, 'replicate');
gradmag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);
imshow(gradmag,[]);
细胞分割轮廓matlab
根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容,可以使用分水岭分割算法来实现细胞分割轮廓的提取。首先,通过分水岭分割算法对图像进行处理,得到初步的细胞分割结果。然后,通过GUI鼠标响应,当鼠标按下和移动时,获取当前光标所在像素的横纵坐标,将图像中对应位置处的数值改为0,再显示新的图像。在鼠标移动过程中,对图像的修改速度远远小于鼠标滑动速度,这样只会在鼠标划过的路径上面留下一些黑点,而不是一条线。最后,在鼠标松开时,对图像再进行一次分水岭分割,就会沿着黑点的路径生成一条分割线,从而实现对黏连严重细胞的手动分割。\[2\]
另外,根据引用\[3\]的内容,还可以使用基于阈值的细胞分割算法来提取细胞分割轮廓。该算法首先确定灰度阈值,然后将图像转换为二值图像,通过设置阈值将细胞与背景分割开来。最后,显示分割结果并提取细胞分割轮廓。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【图像分割】基于区域的重叠椭圆拟合实现细胞分割附matlab代码](https://blog.csdn.net/matlab_dingdang/article/details/126850285)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [MATLAB图像处理实验——细胞图像的分割和计数](https://blog.csdn.net/leansmall/article/details/85303886)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【细胞分割】基于matlab GUI阈值+边缘+形态学+种子点+主动轮廓图像分割【含Matlab源码 1477期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/121087711)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]