基于颜色的图像分割及形状识别matlab

基于颜色的图像分割和形状识别是计算机视觉领域常见的任务，在MATLAB中，可以利用其丰富的图像处理工具箱来实现。以下是基本步骤：

1. **读取和预处理图像**：首先使用`imread`函数加载图像，然后可能需要对图像进行灰度化、直方图均衡化等操作，以便更好地分析颜色信息。

img = imread('example_image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. **颜色空间转换**：选择适合的颜色模型，如RGB、HSV（色相、饱和度、亮度）或Lab色彩模型。例如，通过`rgb2hsv`将图片从RGB转到HSV:

hsv_img = rgb2hsv(gray_img);

3. **阈值分割**：根据颜色范围设置阈值，使用`imbinarize`或`imcomplement`将颜色相近的部分聚类成一个区域。

mask = imbinarize(hsv_img(:,:,2), 'adaptive', [50 70]); % 饱和度分割

4. **形状分析**：对二值图像进行形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，以提取目标的轮廓和边缘。然后可以计算面积、周长等形状特征。

se = strel('disk', 2); % 创建结构元素
contours = bwmorph(mask, 'skel', Inf); % 提取轮廓

5. **形状识别**：如果已知目标类别，可以使用模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络）对提取的形状进行分类。

template = imread('target_template.png'); % 模板图片
[match, loc] = imfindcircles(contours, [20 50], 'Sensitivity', 0.9); % 匹配圆形