bw_img = im2bw(depth_img, 200/255);解释这句代码

时间: 2023-10-31 07:04:28 浏览: 42
这句代码使用MATLAB中的im2bw函数将深度图像depth_img转换为二值图像bw_img,其中第二个参数为阈值,即将小于该阈值的像素点设为0,大于等于该阈值的像素点设为1。而这里的阈值是200/255,表示将深度值小于200的像素点设为0,深度值大于等于200的像素点设为1。 在进行二值化时,im2bw函数会将输入图像的像素值归一化到0到1之间,再根据阈值进行二值化处理。因此这里将200除以255,得到的就是深度值占像素值的比例,即深度值在200以下的像素点会被设为0。
相关问题

inv_bw_img = imcomplement(bw_img);

这段代码是 MATLAB 中对二值图像进行反色操作的语句。具体来说,imcomplement 函数会将输入的二值图像中的黑色像素值变为白色,将白色像素值变为黑色,从而实现反色操作。反色操作常用于图像增强、特征提取等领域。在这段代码中,bw_img 是输入的二值图像,而 inv_bw_img 则是反色后得到的新图像。

% 加载水稻种子图像img = imread('rice_seeds.jpg');gray_img = rgb2gray(img);% 二值化处理bw_img = imbinarize(gray_img);% 形态学运算se = strel('disk', 5);bw_img = imclose(bw_img, se);bw_img = imfill(bw_img, 'holes');bw_img = bwareaopen(bw_img, 50);% 标记并计数水稻种子[labeled_img, num] = bwlabel(bw_img);% 画出相近的水稻种子的框props = regionprops(labeled_img, 'Centroid', 'Area');centers = cat(1, props.Centroid);areas = cat(1, props.Area);distances = pdist2(centers, centers);threshold = 50; % 相近的水稻种子的距离阈值group_idx = arrayfun(@(x)find(distances(x,:) < threshold), 1:size(distances,1), 'UniformOutput', false);for i = 1:length(group_idx) group_centers = centers(group_idx{i},:); group_box = [min(group_centers(:,1))-10, min(group_centers(:,2))-10, max(group_centers(:,1))-min(group_centers(:,1))+20, max(group_centers(:,2))-min(group_centers(:,2))+20]; rectangle('Position', group_box, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);end% 计算两个框之间的距离box_centers = [group_box(:,1)+group_box(:,3)/2, group_box(:,2)+group_box(:,4)/2];box_distances = pdist(box_centers);% 将处理后的图像保存到一个专门的文件夹imwrite(labeled_img, 'output_folder/output_image.jpg');% 汇总处理后的信息成表格results_table = table(props.Centroid(:,1), props.Centroid(:,2), areas, 'VariableNames', {'X', 'Y', 'Area'});writetable(results_table, 'output_folder/results_table.csv');在上述代码中加入摄像头读取

好的,可以使用OpenCV库来实现摄像头读取。以下是一个基本的示例代码,它将摄像头读取的帧进行处理并显示出来: ```matlab % 初始化摄像头 cam = webcam(); while true % 读取摄像头画面 img = snapshot(cam); % 将画面转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 对灰度图像进行二值化处理 bw_img = imbinarize(gray_img); % 进行形态学运算 se = strel('disk', 5); bw_img = imclose(bw_img, se); bw_img = imfill(bw_img, 'holes'); bw_img = bwareaopen(bw_img, 50); % 标记并计数水稻种子 [labeled_img, num] = bwlabel(bw_img); % 画出相近的水稻种子的框 props = regionprops(labeled_img, 'Centroid', 'Area'); centers = cat(1, props.Centroid); areas = cat(1, props.Area); distances = pdist2(centers, centers); threshold = 50; % 相近的水稻种子的距离阈值 group_idx = arrayfun(@(x)find(distances(x,:) < threshold), 1:size(distances,1), 'UniformOutput', false); for i = 1:length(group_idx) group_centers = centers(group_idx{i},:); group_box = [min(group_centers(:,1))-10, min(group_centers(:,2))-10, max(group_centers(:,1))-min(group_centers(:,1))+20, max(group_centers(:,2))-min(group_centers(:,2))+20]; rectangle('Position', group_box, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2); end % 将处理后的图像显示出来 imshow(labeled_img); % 按下 q 键退出 if waitforbuttonpress == 1 && strcmp(get(gcf, 'CurrentCharacter'), 'q') break; end end % 释放资源 clear cam; ``` 你可以将你的图像处理代码替换掉 `bw_img = imbinarize(gray_img);` 这一行,并根据需要进行相应的参数调整。同时,你也可以根据需要进行相应的输出和保存操作。

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% 读取图片文件夹中的所有图片 img_folder = 'C:\Users\15225\Desktop\keti_matlab\Pending images/'; img_files = dir(fullfile(img_folder, '*.bmp')); for i = 1:length(img_files) % 读取图片 img = imread(fullfile(img_folder, img_files(i).name)); % 灰度化 gray_img = im2gray(img); % 阈值分割-亮度大于该值的设置为1(亮点) 反之为0(暗点) threshold = 240; bw_img = gray_img > threshold; % 去除小的连通域-像素个数大于该值的会被计算标记 反之不计算标记 bw_img = bwareaopen(bw_img, 750); % 填充连通域内部空洞 bw_img = imfill(bw_img, 'holes'); % 获取连通域属性-获取二值图像中所有连通域的重心坐标 CC = bwconncomp(bw_img); stats = regionprops(CC, 'Centroid'); % 在原图上绘制标记点和序号 figure; imshow(img); hold on; markers = struct('index', {}, 'position', {}); for j = 1:length(stats) x = stats(j).Centroid(1); y = stats(j).Centroid(2); % 绘制红色圆点大小为 - 10 宽度为 - 2 plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % 在标记点旁边添加序号文本 text(x+10, y+10, num2str(j), 'Color', 'r'); % 存储序号和位置信息到结构体数组 markers(j).index = j; markers(j).position = [x, y]; end % 保存 二值化 图片 result_folder = 'C:\Users\15225\Desktop\keti_matlab\results\'; bw_result_file = fullfile(result_folder, sprintf('bw_result_%d.bmp', i)); imwrite(bw_img, bw_result_file); fprintf('Extracted markers saved to file: %s\n', bw_result_file); % 保存 重心标记 图片 result_file = fullfile(result_folder, sprintf('result_%d.bmp', i)); saveas(gcf, result_file); fprintf('Extracted markers saved to file: %s\n', result_file); % 保存 重心坐标 到文件 result_txt_file = fullfile(result_folder, sprintf('result_%d.txt', i)); fid = fopen(result_txt_file, 'w'); for j = 1:length(markers) fprintf(fid, 'Marker #%d: (%.6g, %.6g)\n', markers(j).index, markers(j).position); end fclose(fid); end 添加代码需求,保存重心在世界坐标系下的坐标

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