I=~bwareaopen(~I,50); I=bwareaopen(I,50);

时间: 2024-05-18 12:13:12 浏览: 101
这段代码是对二值化图像进行形态学处理的操作,可以实现去除小于一定面积的连通区域。具体操作如下: 1. 先将二值化图像进行反转,即黑白颜色反转。 2. 对反转后的图像进行开运算操作,去除小于一定面积的连通区域。 3. 再次对处理后的图像进行开运算操作,填补小孔洞。 这段代码的作用是去除二值化图像中小于50个像素的连通区域,保留大的连通区域。
相关问题

使用python实现I=~bwareaopen(~I,50); I=bwareaopen(I,50);

在python中,可以使用OpenCV库实现形态学处理。具体代码如下: ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行形态学处理 img = cv2.bitwise_not(cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3)))) img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))) # 显示处理后的图像 cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 其中,cv2.bitwise_not()函数实现二值化图像的反转操作。cv2.morphologyEx()函数实现形态学处理操作,第一个参数为输入图像,第二个参数为操作类型,本例中为开运算,第三个参数为结构元素,本例中使用3x3的矩形结构元素。最后通过cv2.imshow()函数显示处理后的图像。

% --- Executes on button press in pushbutton5. function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton5 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) %% 去除噪声 global recImg; global I; global adjI; global nbwI; global img_reg; nbwI=bwareaopen(nbwI,1000); se=strel('disk',4); nbwI=imdilate(nbwI,se) nbwI=bwareaopen(nbwI,1000);%Bwareaopen函数是去除像素点小的连通区域 se=strel('disk',4); a=imopen(nbwI,se) a=bwareaopen(a,1000); se=strel('disk',8); Ie=imdilate(a,se); recImg=bwareaopen(Ie,10000);%Bwareaopen函数是去除像素点少于十的连通区域 [recImg_wide recImg_heigh]=size(recImg); axes( handles.axes2); imshow(recImg);

这段代码是一个MATLAB GUI中的按钮回调函数,当按钮被点击时执行。在这段代码中,进行了一系列图像处理操作,并在GUI中的axes2中显示结果。 首先,使用bwareaopen函数去除nbwI中小于1000个像素点的连通区域。然后,使用strel函数创建一个半径为4的圆形结构元素,并使用imdilate函数对nbwI进行膨胀操作。接着,再次使用bwareaopen函数去除nbwI中小于1000个像素点的连通区域。然后,再次使用strel函数创建一个半径为4的圆形结构元素,并使用imopen函数对nbwI进行开运算操作。接下来,再次使用bwareaopen函数去除a中小于1000个像素点的连通区域。然后,使用strel函数创建一个半径为8的圆形结构元素,并使用imdilate函数对a进行膨胀操作。最后,使用bwareaopen函数去除Ie中小于10000个像素点的连通区域。 最后,将处理后的图像recImg显示在GUI中的axes2中。 请注意,这段代码中涉及到的变量和GUI部件(例如handles.axes2)需要根据你的实际情况进行修改和补充。 如果你有任何进一步的问题,请随时提问。
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%清空工作空间中的所有变量和命令窗口内容 clc; clear all; %打开文件选择对话框,选择需要处理的图片 [filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*gif','all imagine files';'*.*','all files'},'select your photo'); %获取图片路径 path=[pathname,filename]; %读取图片 image=imread(path); %显示图片 imshow(image); %图片处理 %将RGB图像转换为灰度图像 I=rgb2gray(image); %将灰度图像进行滤波操作 I=rangefilt(I); %使用形态学开运算估计背景 background = imopen(I,strel('disk',11)); %从原始图像中减去背景图像 I2 = I-background; %增强对比度 I3 = imadjust(I2); %阈值分割,生成二值图像 bw = imbinarize(I3); %降噪 bw = bwareaopen(bw,160); %进行边缘检测 bw=edge(bw,'canny'); %显示二值图像 imshow(bw); %生成结构元素 se=strel('square',15); %闭运算 bw1=imclose(bw,se); %膨胀 bw2=imdilate(bw1,se); %腐蚀 bw2=imerode(bw2,se); %填充孔洞 bw3=imfill(bw2,'holes'); %显示填充后的二值图像 imshow(bw3); %定义硬币半径取值范围 rmin = 20; rmax = 2500; radiusRange=[rmin rmax]; %使用Hough变换检测圆形目标,返回检测到的圆心坐标和半径大小 [center, rad] = imfindcircles(bw3,radiusRange,'EdgeThreshold',0.13); %显示检测到的圆形目标 imshow(bw3); viscircles(center, rad,'Color','b'); %初始化硬币个数 one=0; half=0; little=0; %对检测到的圆形目标进行分类 [m,n]=size(rad); num=m; i=1; j=num; min=rad(i); max=rad(j); while i<=j if rad(i)<rad(j) if rad(i)<min min=rad(i); else if rad(j)<max max=rad(j); end end else if rad(j)<min min=rad(j); else if rad(i)<max max=rad(i); end end end i=i+1; j=j-1; end sum=0; for i=1:num sum=rad(i)+sum; end ave=(sum-(min+max))/(num-2); for i=1:num if 0.6<(rad(i)/ave)&&(rad(i)/ave)<1.5 if rad(i)>ave one=one+1; else if 0.96<(rad(i)/ave) && rad(i)<=ave half=half+1; else little = little+1; end end end end %计算硬币总价值 sum=half*0.5+one+little*0.1; %显示硬币分类结果 one half little sum 这个程序的不足之处是什么

clc; clear all; [filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*gif','all imagine files';'*.*','all files'},'select your photo'); path=[pathname,filename]; image=imread(path); % axes(handles.photo); imshow(image);%显示图片 %image processing I=rgb2gray(image); I=rangefilt(I);%滤波 background = imopen(I,strel('disk',11));%使用形态学开来估计背景 I2 = I-background;%从原始图像中减去背景图像 I3 = imadjust(I2);%增强对比度 bw = imbinarize(I3);%阈 值图像 bw = bwareaopen(bw,160);%降噪150,160 bw=edge(bw,'canny'); %边缘检测 %bw=1-bw; % axes(handles.a1); imshow(bw); %se=strel('disk',13);%15 se=strel('square',15);%15 bw1=imclose(bw,se);%闭 bw2=imdilate(bw1,se);%膨胀 bw2=imerode(bw2,se);%腐蚀 bw3=imfill(bw2,'holes'); % axes(handles.a2); imshow(bw3); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %circle detection rmin = 20; rmax = 2500; radiusRange=[rmin rmax]; [center, rad] = imfindcircles(bw3,radiusRange,'EdgeThreshold',0.13);%检测灵敏度(边缘渐变阈值)0.3 display(center); display(rad); % axes(handles.a3); imshow(bw3); viscircles(center, rad,'Color','b'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %initialize the number of coins one=0; half=0; little=0; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %coin recognition [m,n]=size(rad); num=m; i=1; j=num; min=rad(i); max=rad(j); while i<=j if rad(i)<rad(j) if rad(i)<min min=rad(i); else if rad(j)<max max=rad(j); end end else if rad(j)<min min=rad(j); else if rad(i)<max max=rad(i); end end end i=i+1; j=j-1; end sum=0; for i=1:num sum=rad(i)+sum; end % ave=(sum-(min+max))/(num-2); ave = sum/num; for i=1:num if 0.6<(rad(i)/ave)&&(rad(i)/ave)<1.5 if rad(i)>ave one=one+1; else if 0.93<(rad(i)/ave) && rad(i)<=ave half=half+1; else little = little+1; end end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %display results sum=half*0.5+one+little*0.1; one half little sum这段代码什么意思

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