matlab骰子点数识别

### Matlab 实现骰子点数图像识别

为了实现骰子点数的图像识别，可以利用多种计算机视觉技术。考虑到骰子的特点——通常是白色背景上的黑色圆点，可以通过形态学操作和连通区域标记来定位这些圆点。

#### 图像预处理
读取输入图片并将其转换为灰度图像是第一步。接着通过二值化去除噪声，增强目标特征：

% 读入图像文件
img = imread('dice.jpg');
grayImg = rgb2gray(img); % 转换成灰度图
bwImg = imbinarize(grayImg, 'adaptive'); % 自适应阈值法二值化

#### 形态学滤波器应用
使用开运算消除小斑点干扰项；闭合运算填充孔洞使轮廓更平滑：

seDisk = strel('disk', 3);
cleanedBW = imopen(bwImg, seDisk); % 开运算清理噪音
filledBW = imfill(cleanedBW,'holes'); % 填充内部空隙

#### 连接组件分析
找到所有的独立黑点，并计算它们各自的质心位置以及面积大小等属性：

props = regionprops(filledBW, {'Centroid','Area'});
centroids = cat(1, props.Centroid);
areas = [props.Area];

#### 特征提取与匹配
基于上述获取到的信息构建描述符向量，再设计简单的规则判断当前区域内有多少个有效点位即可完成最终分类任务[^1]。

function numDots = countValidSpots(props)
    minSize = mean([props.Area]) * 0.7; % 定义最小合法尺寸
    maxSize = mean([props.Area]) * 1.3;
    
    validCount = sum((minSize <= areas) & (areas <= maxSize));
    numDots = round(validCount / pi);
end