路面裂缝检测识别系统的长度宽度面积计算用到的原理、函数、MATLAB代码

路面裂缝检测识别系统的长度、宽度、面积计算可以通过以下步骤实现：

1. 图像预处理：对输入的路面图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作。

2. 裂缝检测：使用边缘检测算法（如Canny算法）或者基于纹理的检测算法（如Gabor滤波器）来检测路面裂缝的位置。

3. 裂缝分割：将检测到的裂缝区域分割出来，便于后续的长度、宽度、面积计算。

4. 长度计算：对裂缝区域进行骨架提取，然后通过计算骨架的长度得到裂缝的长度。

5. 宽度计算：在裂缝区域的上下两侧分别选取若干个点，然后计算它们之间的距离，得到裂缝的平均宽度。

6. 面积计算：将裂缝区域的像素点个数进行统计，得到裂缝的面积。

MATLAB代码实现：

% 图像预处理
img = imread('road_crack.jpg');
img = medfilt2(img,[3 3]); % 中值滤波去噪
gray_img = rgb2gray(img); % 灰度化
binary_img = imbinarize(gray_img, graythresh(gray_img)); % 二值化

% 裂缝检测
edge_img = edge(binary_img, 'Canny', 0.2, 2); % Canny边缘检测
gabor_filter = fspecial('gabor', [5 5], 0.8, 0, 1.5); % Gabor滤波器
gabor_img = imfilter(binary_img, gabor_filter); % Gabor滤波
gabor_binary_img = imbinarize(gabor_img, graythresh(gabor_img)); % 二值化
crack_img = and(edge_img, gabor_binary_img); % 裂缝检测

% 裂缝分割
crack_label = bwlabel(crack_img); % 连通区域标记
crack_props = regionprops(crack_label, 'Area', 'BoundingBox'); % 区域属性
crack_areas = [crack_props.Area];
[max_area, max_index] = max(crack_areas); % 找到最大的裂缝区域
crack_bbox = crack_props(max_index).BoundingBox; % 裂缝区域的外接矩形框
crack_mask = zeros(size(crack_img)); % 裂缝区域的掩模
crack_mask(crack_bbox(2):crack_bbox(2)+crack_bbox(4)-1, crack_bbox(1):crack_bbox(1)+crack_bbox(3)-1) = 1;
crack_region = and(crack_img, crack_mask); % 裂缝区域的提取

% 长度计算
crack_skeleton = bwmorph(crack_region, 'skel', Inf); % 骨架提取
crack_length = sum(crack_skeleton(:)); % 骨架长度

% 宽度计算
width_points = linspace(crack_bbox(2), crack_bbox(2)+crack_bbox(4)-1, 10); % 上下两侧的若干个点
width_distances = zeros(size(width_points));
for i = 1:numel(width_points)
    left_x = find(crack_region(width_points(i), 1:crack_bbox(1)), 1, 'last');
    right_x = find(crack_region(width_points(i), crack_bbox(1)+crack_bbox(3):end), 1, 'first') + crack_bbox(1) + crack_bbox(3) - 1;
    width_distances(i) = right_x - left_x;
end
crack_width = mean(width_distances); % 平均宽度

% 面积计算
crack_area = sum(crack_region(:)); % 裂缝面积

注意，以上代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。