% 读取图像 img = imread('C:\Users\zhoub\Desktop\258.png'); % 将图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 预处理图像（平滑和二值化） smooth_img = imgaussfilt(gray_img); bw_img = imbinarize(smooth_img); % 边缘检测 edge_img = edge(bw_img, 'Canny'); % 检测圆形硬币 [centers, radii] = imfindcircles(edge_img, [20 50]); % 去除噪声并填充硬币内部 se = strel('disk', 10); open_img = imopen(bw_img, se); fill_img = imfill(open_img, 'holes'); % 显示结果 figure; subplot(2,2,1); imshow(img); title('原图像'); subplot(2,2,2); imshow(bw_img); title('二值化图像'); subplot(2,2,3); imshow(edge_img); title('边缘检测图像'); subplot(2,2,4); imshow(img); hold on; viscircles(centers, radii, 'EdgeColor', 'b'); title('检测到的硬币'); % 检测铅笔 se = strel('line', 20, 90); erode_img = imerode(bw_img, se); dilate_img = imdilate(erode_img, se); filled_img = imfill(dilate_img, 'holes'); stats = regionprops(filled_img, 'Area', 'Perimeter', 'Eccentricity'); figure; imshow(img); hold on; for i=1:length(stats) if stats(i).Area > 500 && stats(i).Perimeter > 100 && stats(i).Eccentricity > 0.9 rectangle('Position', stats(i).BoundingBox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2); text(stats(i).BoundingBox(1), stats(i).BoundingBox(2)-20, '铅笔', 'Color', 'r', 'FontSize', 14); end end title('检测到的铅笔');

这段代码使用了 MATLAB 的图像处理工具箱，实现了对一张包含硬币和铅笔的图像的处理和识别。首先读入图像，然后将其转换为灰度图像，并进行平滑和二值化处理。接下来进行边缘检测，并用 imfindcircles 函数检测出图像中的圆形硬币。然后使用形态学处理去除噪声并填充硬币内部，最后在图像上显示检测到的硬币。接着，使用 strel 函数创建一个线形结构元素，用于检测铅笔。然后用 imerode 和 imdilate 函数对二值化后的图像进行腐蚀和膨胀操作，再用 imfill 函数填充铅笔内部。最后，使用 regionprops 函数计算区域的属性，并根据面积、周长和离心率等特征判断出铅笔并在图像上用矩形标出。

相关问题

将以下代码优化，只提取目标区域：% 读取图像 img = imread('fabric.jpg'); % 转为灰度图像 gray = rgb2gray(img); % 边缘检测 edgeImg = edge(gray, 'canny'); % 显示结果 imshow(edgeImg);

可以通过链式操作将代码优化，只提取目标区域：

edgeImg = imread('fabric.jpg') % 读取图像
    .rgb2gray()                % 转为灰度图像
    .edge('canny')             % 边缘检测
    .imshow();                 % 显示结果

这样可以使代码更简洁易读。需要注意的是，这种链式操作需要使用 MATLAB 的扩展包，如 Image Processing Toolbox。

优化# 读取三张灰度图像 img1 = imread('gray_image1.jpg', cmap='gray') img2 = imread('gray_image2.jpg', cmap='gray') img3 = imread('gray_image3.jpg', cmap='gray')

您可以将读取灰度图像的代码优化为循环，以减少代码重复。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.image import imread

# 图像文件名列表
file_names = ['gray_image1.jpg', 'gray_image2.jpg', 'gray_image3.jpg']

# 读取灰度图像并存储到列表中
gray_images = []
for file_name in file_names:
    gray_images.append(imread(file_name, cmap='gray'))

# 创建一个大小为1x3的子图布局，并在每个子图中显示一张灰度图像
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 5))
for i in range(3):
    axs[i].imshow(gray_images[i], cmap='gray')
    axs[i].set_title('Image {}'.format(i+1), size=10)
    axs[i].axis('off')

# 显示图像
plt.show()

这个示例代码中，我们首先定义了一个包含灰度图像文件名的列表`file_names`。然后，我们使用循环读取每个文件中的灰度图像，并将它们存储在一个名为`gray_images`的列表中。最后，我们使用循环在一个大小为1x3的子图布局中显示这三张灰度图像，并为每个子图添加标题。