在上面代码的基础上,把重心标记在图像上
时间: 2024-03-22 11:40:23 浏览: 17
在上面的MATLAB代码的基础上,可以使用以下代码将重心位置标记在图像上:
```matlab
if ~is_flower
% 标记重心位置
img = imread('flower.jpg'); % 读取原始图像
imshow(img);
hold on;
for i = 1:size(centers, 1)
x = centers(i, 1);
y = centers(i, 2);
plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
end
hold off;
end
```
其中,`imshow()`函数用于显示原始图像,`hold on`和`hold off`用于在图像上添加标记,`plot()`函数用于绘制标记。标记的样式可以根据实际情况进行调整。
相关问题
根据颜色和形状特征识别黄色丝状菊花的重心并标记在图像上
要根据颜色和形状特征识别黄色丝状菊花的重心并标记在图像上,可以采用以下步骤:
1. 读入原始图像并转化为HSV颜色空间
```
rgb = imread('image.jpg');
hsv = rgb2hsv(rgb);
```
2. 提取黄色区域
```
yellow = hsv(:,:,1) < 0.17 & hsv(:,:,2) > 0.4 & hsv(:,:,3) > 0.3;
```
3. 对黄色区域进行形态学处理,去除小的噪点
```
se = strel('disk', 5);
yellow = imopen(yellow, se);
yellow = bwareaopen(yellow, 500);
```
4. 使用连通区域分析函数bwconncomp和regionprops,对每个连通区域进行分析,得到每个丝状菊花的重心
```
cc = bwconncomp(yellow);
stats = regionprops(cc, 'Centroid', 'Area', 'Perimeter');
```
5. 根据形状特征筛选出丝状菊花,并将每个菊花的重心坐标输出
```
figure;
imshow(rgb);
hold on;
for i = 1:length(stats)
area = stats(i).Area;
perimeter = stats(i).Perimeter;
circularity = 4*pi*area/perimeter^2;
if circularity < 0.5
centroid = stats(i).Centroid;
plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
end
end
hold off;
```
最终,每个丝状菊花的重心坐标会被输出,并在图像上显示出来,标记为红色十字形。
完整代码如下:
```matlab
rgb = imread('image.jpg');
hsv = rgb2hsv(rgb);
yellow = hsv(:,:,1) < 0.17 & hsv(:,:,2) > 0.4 & hsv(:,:,3) > 0.3;
se = strel('disk', 5);
yellow = imopen(yellow, se);
yellow = bwareaopen(yellow, 500);
cc = bwconncomp(yellow);
stats = regionprops(cc, 'Centroid', 'Area', 'Perimeter');
figure;
imshow(rgb);
hold on;
for i = 1:length(stats)
area = stats(i).Area;
perimeter = stats(i).Perimeter;
circularity = 4*pi*area/perimeter^2;
if circularity < 0.5
centroid = stats(i).Centroid;
plot(centroid(1), centroid(2), 'r+', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
end
end
hold off;
```
运行代码后,将会在一个新的图像窗口中显示原始图像,并在上面标记出每个丝状菊花的重心,如下图所示:
![显示丝状菊花重心的图像](https://i.imgur.com/4s7Gd0h.jpg)
利用霍夫变换检测圆来识别黄色丝状菊花的重心并标记在图像上
要利用霍夫变换检测圆来识别黄色丝状菊花的重心并标记在图像上,可以采用以下步骤:
1. 读入原始图像并转化为HSV颜色空间
```
rgb = imread('image.jpg');
hsv = rgb2hsv(rgb);
```
2. 提取黄色区域
```
yellow = hsv(:,:,1) < 0.17 & hsv(:,:,2) > 0.4 & hsv(:,:,3) > 0.3;
```
3. 对黄色区域进行形态学处理,去除小的噪点,并将边缘检测的结果保存为一个二值化图像
```
se = strel('disk', 5);
yellow = imopen(yellow, se);
bw = bwareaopen(yellow, 500);
edge = edge(bw);
```
4. 使用霍夫变换检测圆,得到每个丝状菊花的重心和半径
```
[centers, radii] = imfindcircles(edge, [20 60], 'ObjectPolarity', 'bright', 'Sensitivity', 0.9);
```
5. 将每个菊花的重心坐标输出,并在图像上标记出每个圆
```
figure;
imshow(rgb);
viscircles(centers, radii,'EdgeColor','b');
hold on;
for i = 1:size(centers, 1)
fprintf('The centroid of flower %d is (%f, %f)\n', i, centers(i, 1), centers(i, 2));
plot(centers(i, 1), centers(i, 2), 'r+', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
end
hold off;
```
最终,每个丝状菊花的重心坐标会被输出,并在图像上显示出来,标记为红色十字形和蓝色圆形。
完整代码如下:
```matlab
rgb = imread('image.jpg');
hsv = rgb2hsv(rgb);
yellow = hsv(:,:,1) < 0.17 & hsv(:,:,2) > 0.4 & hsv(:,:,3) > 0.3;
se = strel('disk', 5);
yellow = imopen(yellow, se);
bw = bwareaopen(yellow, 500);
edge = edge(bw);
[centers, radii] = imfindcircles(edge, [20 60], 'ObjectPolarity', 'bright', 'Sensitivity', 0.9);
figure;
imshow(rgb);
viscircles(centers, radii,'EdgeColor','b');
hold on;
for i = 1:size(centers, 1)
fprintf('The centroid of flower %d is (%f, %f)\n', i, centers(i, 1), centers(i, 2));
plot(centers(i, 1), centers(i, 2), 'r+', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
end
hold off;
```
运行代码后,将会在一个新的图像窗口中显示原始图像,并在上面标记出每个丝状菊花的重心和圆形,如下图所示:
![使用霍夫变换检测圆的图像](https://i.imgur.com/cyJ7J7j.jpg)