优化:%识别集料并提取集料单元 t2=160; A=flipud(p); B=reshape(A',1,[]); aggre=find(B>=t2&B<=255); A=[]; B=size(p); l=B(1); t=B(2); for i=1:n-1 clear s s=disaggre(p(:,:,i))+(i-1)*l*t; A=horzcat(A,s); end aggregates=A'; %识别沥青砂胶并提取砂胶 t1=91; t2=160; A=flipud(p); B=reshape(A',1,[]); binder=find(B>=t1&B<t2); A=[]; B=size(p); l=B(1); t=B(2); for i=1:n-1 clear s s=disbinder(p(:,:,i))+(i-1)*l*t; A=horzcat(A,s); end binders=A'; %识别空隙并提取空隙 t1=91; A=flipud(p); B=reshape(A',1,[]); void=find(B>=0&B<t1); A=[]; B=size(p); l=B(1); t=B(2); for i=1:n-1 clear s s=disvoid(p(:,:,i))+(i-1)*l*t; A=horzcat(A,s); end voids=A';
时间: 2023-06-16 07:04:39 浏览: 48
这段代码的作用是将一个三维矩阵中的像素值进行分割,提取出不同的部分,包括集料、沥青砂胶和空隙。其中,t1和t2分别代表不同部分的像素值范围,n代表矩阵中的深度,即图像的数量。
具体的实现方法是将三维矩阵转化为一维数组,然后根据像素值的范围找出不同部分的像素位置,最后将这些位置转化为二维矩阵。
值得注意的是,这段代码中的disaggre、disbinder和disvoid函数并没有给出,它们可能是用来计算不同部分的像素位置的函数。因此,若要理解这段代码的完整实现,需要查看这些函数的具体实现。
相关问题
解释这段代码:%识别集料并提取集料单元 % t2=160; % A=flipud(p); % B=reshape(A',1,[]); % aggre=find(B>=t2&B<=255); t2=160; A=flipud(p); C=reshape(A, [size(A, 1), size(A, 2), size(A, 3)]); B=permute(C, [2, 1, 3]); aggre=find(B>=t2&B<=255); A=[]; B=size(p); l=B(1); t=B(2); for i=1:n-1 clear s s=disaggre(p(:,:,i))+(i-1)*l*t; A=horzcat(A,s); end aggregates=A';
这段代码主要是用于识别图像中的集料,并提取集料单元。
首先,将阈值值设为160,将输入的图像矩阵 p 进行翻转和重塑操作,得到矩阵 B,然后找到 B 中大于等于阈值且小于等于255的像素点的索引,即为集料单元的位置,存储在 aggre 变量中。
接着,将矩阵 A 清空,获取 p 的大小,分别为 l 和 t,然后遍历 p 的第 1 到第 n-1 个图层,在每个图层中调用 disaggre 函数,将得到的结果加上 (i-1)*l*t,最后将所有结果按行连接成一个矩阵,即为 aggregates。
需要注意的是,在代码的前面和后面都出现了 t2=160 的赋值操作,这可能是一个错误,因为这个变量并没有被使用到。另外,代码中没有给出 disaggre 函数的实现,无法确定其具体功能。
集料形貌的matlab代码
要编写一个计算集料形貌的Matlab代码, 我们可以采取以下步骤:
步骤1:读取图像
使用'imread'函数读取图像文件。例如,如果图像文件名为'image.jpg',则代码应为:
img = imread('image.jpg');
步骤2:灰度转换
将图像转换为灰度图像,以方便后续处理。使用'rgb2gray'函数进行转换。代码如下:
gray_img = rgb2gray(img);
步骤3:二值化
将灰度图像转换为二值图像,以便进行形貌提取。我们可以使用'imbinarize'函数根据阈值将灰度图像转换为二值图像。例如,如果阈值为0.5,则代码如下:
binary_img = imbinarize(gray_img, 0.5);
步骤4:形貌分析
使用'bwareaopen'函数去除二值图像中的小区域,并使用'bwconncomp'函数计算并返回连通组件的属性。代码如下:
filtered_img = bwareaopen(binary_img, min_size);
conn_comp = bwconncomp(filtered_img);
步骤5:显示结果
使用'regionprops'函数计算并返回连通组件的属性值,并在原图像上绘制形状边界框。代码如下:
props = regionprops(conn_comp, 'BoundingBox');
imshow(img);
hold on;
for i = 1:length(props)
rectangle('Position', props(i).BoundingBox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end
hold off;
以上是一个简单的示例代码,可用于提取图像中集料的形貌。请注意,具体的代码可能需要根据实际情况进行调整和优化。
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