硬币检测matlab图片请给出具体代码实现

以下是一个简单的 MATLAB 硬币检测代码示例：

% 读取图像
img = imread('coins.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);

% 调整灰度图像的对比度和亮度
preprocessedImg = imadjust(grayImg);

% 检测图像中的硬币边缘
edgeImg = edge(preprocessedImg, 'Canny');

% 检测图像中的圆形
[centers, radii] = imfindcircles(edgeImg, [20 30], 'ObjectPolarity', 'bright', 'Sensitivity', 0.92, 'Method', 'TwoStage');

% 在图像中显示检测到的硬币
imshow(img), hold on
viscircles(centers, radii, 'EdgeColor', 'b');

在此示例中，我们使用 `imread` 函数加载硬币图像，然后使用 `rgb2gray` 函数将其转换为灰度图像。接下来，我们使用 `imadjust` 函数调整图像的对比度和亮度，并使用 `edge` 函数检测图像中的硬币边缘。然后，我们使用 `imfindcircles` 函数检测图像中的圆形，该函数需要指定半径范围和一些其他参数。最后，我们使用 `viscircles` 函数在图像中显示检测到的硬币。

相关问题

使用matlab测量图像硬币尺寸具体代码实现

以下是使用MATLAB测量图像硬币尺寸的示例代码：

% 导入图像
img = imread('coins.jpg');

% 显示图像
imshow(img);

% 灰度化
gray_img = rgb2gray(img);

% 二值化
threshold = graythresh(gray_img);
binary_img = imbinarize(gray_img, threshold);

% 去除噪声
filtered_img = medfilt2(binary_img, [3 3]);

% 连通分量
cc = bwconncomp(filtered_img);

% 统计
num_objects = cc.NumObjects;
object_sizes = zeros(num_objects, 1);

for i = 1:num_objects
    object_sizes(i) = numel(cc.PixelIdxList{i});
end

% 显示结果
fprintf('共检测到 %d 个硬币\n', num_objects);

for i = 1:num_objects
    fprintf('硬币 %d 大小为：%.2f 像素\n', i, object_sizes(i));
end

在这个示例中，我们首先将图像灰度化，并通过二值化和中值滤波去除噪声。然后，我们使用bwconncomp函数找到图像中的连通分量，并通过numel函数计算每个连通分量的像素数量，即硬币大小。最后，我们将检测到的硬币数量和大小显示出来。需要注意的是，这个示例代码只能检测硬币的数量和大小，无法测量硬币的实际尺寸。

matlab测量硬币的直径代码

以下是一个简单的Matlab代码，用于测量硬币的直径：

% 读取图像
img = imread('coins.jpg');

% 转灰度
gray = rgb2gray(img);

% 进行边缘检测
edges = edge(gray, 'Canny');

% 进行霍夫变换检测圆
[centers, radii] = imfindcircles(edges, [20 30], 'Sensitivity', 0.92);

% 绘制圆形
imshow(img);
h = viscircles(centers, radii);
set(h,'Color','r','LineWidth',1.5);

% 计算直径
diameter = 2 * radii;

% 输出结果
disp(['直径为: ' num2str(diameter) ' 像素']);

需要注意的是，这个代码假设硬币是在白色背景下拍摄的。如果您的图片背景不是纯白色的，可能需要进行一些预处理来去除背景噪声。此外，这个代码还假设硬币是在同一平面上拍摄的，并且没有旋转。如果您的硬币有一些旋转或者倾斜，可能需要进行更复杂的计算来得到正确的直径。