matlab尺寸测量程序

Matlab尺寸测量程序可以实现物体尺寸测量，比如工件、零件、树叶等物体的尺寸测量，诸如周长和面积的测量。该程序采用两种方法实现，一种是链码的方法，一种是图像处理的方法。具体过程如下：
1. 读取图像并进行预处理，包括二值化、去噪等。
2. 对处理后的图像进行连通区域分析，得到每个区域的属性，如面积、周长、外接矩形等。
3. 根据需要选择合适的测量方法，如链码或图像处理方法。
4. 根据测量结果输出测量值。

在该程序中，引用中的公式W(i)用于判断一个区域是否为长条形，引用中的函数regionprops用于获取每个区域的属性。

相关问题

用matlab实现几何尺寸测量的源程序

由于不知道你具体想要实现什么样的几何尺寸测量，我提供以下几种常见的几何尺寸测量方法的Matlab源代码供你参考：

1. 边缘检测法测量物体尺寸

% 读入图像
img = imread('test.jpg');

% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'Canny');

% 获取边缘信息
[B, L, N] = bwboundaries(edge_img);

% 计算物体尺寸
for i=1:N
    boundary = B{i};
    P = boundary(1,:);
    min_x = P(2);
    min_y = P(1);
    max_x = P(2);
    max_y = P(1);
    for j=2:length(boundary)
        P = boundary(j,:);
        if P(2) < min_x
            min_x = P(2);
        end
        if P(1) < min_y
            min_y = P(1);
        end
        if P(2) > max_x
            max_x = P(2);
        end
        if P(1) > max_y
            max_y = P(1);
        end
    end
    width = max_x - min_x;
    height = max_y - min_y;
    fprintf('物体%d大小为 %d x %d 像素\n', i, width, height);
end

2. 模板匹配法测量物体尺寸

% 读入图像
img = imread('test.jpg');

% 读入模板
template = imread('template.jpg');

% 生成匹配模板
match_template = normxcorr2(template, img);

% 获取最大匹配值及其位置
[max_val, max_idx] = max(match_template(:));
[max_row, max_col] = ind2sub(size(match_template), max_idx);

% 计算物体尺寸
width = size(template, 2);
height = size(template, 1);
fprintf('物体大小为 %d x %d 像素\n', width, height);

3. 形态学处理法测量物体尺寸

% 读入图像
img = imread('test.jpg');

% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 二值化
bw_img = imbinarize(gray_img);

% 形态学处理
se = strel('disk', 10);
morph_img = imclose(bw_img, se);

% 获取物体尺寸
stats = regionprops(morph_img, 'BoundingBox');
for i=1:length(stats)
    bounding_box = stats(i).BoundingBox;
    width = bounding_box(3);
    height = bounding_box(4);
    fprintf('物体%d大小为 %d x %d 像素\n', i, width, height);
end

以上代码仅供参考，具体实现需要根据具体情况进行调整。

卡尔曼滤波递推程序matlab，测量离散值已知

以下是一个简单的基于卡尔曼滤波的递推程序，假设你已经有了系统的状态转移矩阵A、测量矩阵C、过程噪声协方差矩阵Q、测量噪声协方差矩阵R和初始状态估计向量x0和P0。

% 定义系统参数
A = ...; % 状态转移矩阵
C = ...; % 测量矩阵
Q = ...; % 过程噪声协方差矩阵
R = ...; % 测量噪声协方差矩阵
x0 = ...; % 初始状态估计向量
P0 = ...; % 初始协方差矩阵

% 定义测量值
z = ...; % 测量值

% 初始化卡尔曼滤波器
x = x0;
P = P0;

% 递推
for k = 1:length(z)
    % 预测
    x = A*x;
    P = A*P*A' + Q;
    
    % 更新
    K = P*C'/(C*P*C' + R);
    x = x + K*(z(k) - C*x);
    P = (eye(size(P)) - K*C)*P;
end

注意，这个程序假设你已经知道了测量值z的序列。如果你只有一次测量，你需要将它放到一个尺寸为1的向量中。如果你有多个传感器，在定义测量矩阵C时需要将它们合并成一个矩阵。