使用 Matlab 编写算法，实现对图像中螺钉和螺母数量的自动统计。

在MATLAB中编写算法来自动统计图像中的螺钉和螺母数量通常涉及以下几个步骤：

1. **图像预处理**：
- 读取图像并转换为灰度，以便更好地分析。
- 进行二值化处理，将图像中的目标物体与背景分离，可以使用阈值、边缘检测或形态学操作。

2. **目标检测**：
- 使用模板匹配或者机器学习技术（如SIFT、SURF、HOG+SVM等）识别螺钉和螺母的特征形状。
- 对于复杂场景，可能需要训练一个卷积神经网络(CNN)来进行更精确的对象识别。

3. **分割与计数**：
- 应用膨胀或腐蚀操作来消除小的噪声点，并连接相邻的目标区域。
- 使用区域props函数计算每个连通区域的大小，这有助于区分螺钉和螺母。

4. **排除干扰**：
- 可能会有非目标元素（例如类似螺纹结构的其他物体）误识别，这时可以用尺寸、形状或其他属性排除掉它们。

5. **结果汇总**：
- 统计所有连通区域的数量，分别作为螺钉和螺母的数量。

% 示例代码片段
img = imread('screws_image.jpg'); % 替换为实际图片路径
gray_img = rgb2gray(img);
bw_img = imbinarize(gray_img); % 二值化

template = imread('screw_template.png'); % 螺钉模板
[matchResult, location] = templateMatch(bw_img, template);

stats = regionprops(matchResult, 'Area');
num_screws = sum(stats.Area > min_size); % 根据需要设置最小面积阈值