matlab圆检测获取圆坐标

在 MATLAB 中，可以使用 Hough 变换来检测圆形。步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像。

2. 对图像进行边缘检测，可以使用 Canny 算法。

3. 对边缘图像进行 Hough 变换，得到圆形参数空间。

4. 在圆形参数空间中搜索峰值，即可得到圆形的半径和圆心坐标。

以下是一个示例代码：

% 读取图像并转换为灰度图像
img = imread('circle.jpg');
gray = rgb2gray(img);

% 对图像进行边缘检测
edges = edge(gray, 'canny');

% 对边缘图像进行 Hough 变换
[centers, radii, ~] = imfindcircles(edges, [20 50]);

% 显示圆形结果
imshow(img);
viscircles(centers, radii, 'EdgeColor', 'b');

其中 `imfindcircles` 函数可以直接进行圆形检测，并返回圆心坐标和半径。如果需要自己实现 Hough 变换，可以使用 `hough` 和 `houghpeaks` 函数。

相关问题

matlab角点坐标获取,matlab 角点检测

在MATLAB中，可以使用角点检测算法（如Harris角点检测算法、Shi-Tomasi角点检测算法等）来检测图像中的角点，并获取其坐标。以下是一个基于Harris角点检测算法的MATLAB示例代码：

% 读取图像
I = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);

% 计算Harris角点响应函数
C = cornermetric(I_gray);

% 选择角点
threshold = 0.01 * max(C(:));
corners = (C > threshold);

% 显示结果
imshow(I);
hold on;
plot(find(corners), 'r*');

这段代码将读取名为"image.jpg"的图像，将其转换为灰度图像，并使用Harris角点检测算法计算角点响应函数。然后，通过选择响应函数大于某个阈值的像素，来确定图像中的角点，并将它们用红色"*"标记在图像上。

matlab图像识别获取坐标

要获取图像中某个物体的坐标，可以使用以下步骤：

1. 读取图像并显示

img = imread('image.png'); % 读取图像
imshow(img); % 显示图像

2. 选择一个感兴趣区域（ROI），可以使用`imrect`函数绘制矩形框来选择ROI，也可以使用`imcrop`函数手动剪切ROI。例如：

roi = imrect; % 绘制矩形框选择ROI
position = wait(roi); % 获取矩形框的位置信息

3. 提取ROI中的物体，可以使用颜色分割、形态学操作等方法提取物体轮廓。例如，假设要在ROI中提取红色物体：

redMask = img(:,:,1) > 150 & img(:,:,2) < 100 & img(:,:,3) < 100; % 提取红色物体的掩膜
redMask = imfill(redMask,'holes'); % 填充掩膜中的空洞
redMask = bwareafilt(redMask,1); % 保留掩膜中面积最大的物体
redMask = imdilate(redMask,strel('disk',5)); % 膨胀掩膜以便于检测到物体边缘

4. 检测物体的边缘，可以使用Canny算子、Sobel算子等边缘检测方法。例如，在上一步得到的掩膜中检测物体的边缘：

edgeImg = edge(redMask,'Canny'); % Canny边缘检测
imshow(edgeImg); % 显示边缘图像

5. 获取物体的轮廓，可以使用`bwboundaries`函数获取二值图像中的轮廓。例如，在上一步得到的边缘图像中获取物体的轮廓：

boundaries = bwboundaries(edgeImg); % 获取边缘轮廓
boundary = boundaries{1}; % 假设只有一个物体

6. 获取物体的中心点坐标，可以使用`regionprops`函数获取物体的属性，包括中心坐标、面积、周长等。例如，在上一步得到的边缘轮廓中获取物体的中心坐标：

stats = regionprops(redMask,'Centroid'); % 获取物体的属性
centroid = stats.Centroid; % 获取物体的中心坐标

完整代码示例：

% 读取图像并显示
img = imread('image.png');
imshow(img);

% 绘制矩形框选择ROI
roi = imrect;
position = wait(roi);

% 提取红色物体的掩膜
redMask = img(:,:,1) > 150 & img(:,:,2) < 100 & img(:,:,3) < 100;
redMask = imfill(redMask,'holes');
redMask = bwareafilt(redMask,1);
redMask = imdilate(redMask,strel('disk',5));

% Canny边缘检测
edgeImg = edge(redMask,'Canny');
imshow(edgeImg);

% 获取边缘轮廓
boundaries = bwboundaries(edgeImg);
boundary = boundaries{1};

% 获取物体的中心坐标
stats = regionprops(redMask,'Centroid');
centroid = stats.Centroid;

% 显示结果
hold on
plot(boundary(:,2),boundary(:,1),'g','LineWidth',2);
plot(centroid(1),centroid(2),'r+','MarkerSize',10,'LineWidth',2);
hold off

注意：以上示例假设图像中只有一个红色物体，如果有多个物体，需要根据实际情况进行调整。