clc I=imread('D:\课设图片\1.jpg'); [H,W,G]=size(I) ; H1=H/4;H2=H2/3;W1=W/10;W2=W85/100 ; S=(W2-W1)*(H2-H1); subplot(231),imshow(I),title('原图'); I1=im2bw(I,0.6); subplot(232),imshow(I1),title('二值化'); se=strel('disk',5); I2=imclose(I1,se); I3=imopen(I2,se); I4=imopen(I3,se); subplot(233),imshow(I4),title('开运算闭运算'); L=bwlabel(I4); L1=edge(L, 'log',0.003,4); % sigma=3 subplot(234),imshow(L1),title('基于log算子边缘检测'); subplot(235),imshow(L),title('框选'); STATS=regionprops(L,'all') strNum=max(L(:)); for i=1:1 : strNum rectangle('position', STATS(i).BoundingBox, 'edgecolor', 'r');%对所有区域框选 hold on; end subplot(236), imshow(I),title('在原图框出');%在源图像上显示 for i=1:1 : strNum Ar = cat(1, STATS(i).ConvexArea);%提取各框图像素数量 ind = find(Ar<S/4); end rectangle('position' ,STATS(ind).BoundingBox, 'edgecolor','r');%对所选区域框选。改进代码,选择特定面积的连通域并在原图像中框选出来
时间: 2023-11-20 13:06:29 浏览: 35
你的代码实现的功能是对一张图像进行目标检测和定位,其中包括图像预处理、形态学处理、边缘检测、区域分割和目标选取等步骤。你的代码中似乎有一点问题,其中 H2 的值应该是 H*2/3,而不是 H2/3。另外,你的代码中对所有区域都进行了框选,但是在最后只选择了特定面积的连通域来进行框选。这个特定面积是怎么确定的呢?
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clc I=imread('D:\课设图片\1.jpg'); [H,W,G]=size(I) ; subplot(331),imshow(I),title('原图'); I1=im2bw(I,0.6); subplot(332),imshow(I1),title('二值化'); se=strel('disk',5); I2=imclose(I1,se); I3=imopen(I2,se); I4=imopen(I3,se); subplot(333),imshow(I4),title('开运算闭运算'); L=bwlabel(I4); L1=edge(L,'canny'); subplot(334),imshow(L1),title('canny算子分割结果'); SE = strel('disk', 4); J = imdilate(I4, SE); subplot(335),imshow(J),title('1'); % 将二值图像转化为连通域标记图像 cc = bwconncomp(J); L = labelmatrix(cc); % 计算所有连通域的属性 props = regionprops(cc, 'area', 'BoundingBox'); % 根据面积筛选出面积大于 1000 的连通域 idx = find(area >= 2000 & area <= 3800); % 创建不同形状的平行四边形 ps1 = polyshape([200 236 315 300],[360 160 180 360]); ps2 = polyshape([420 500 400 350],[360 360 190 220]); % 绘制框选形状 figure; imshow(I); hold on; for i = 1:length(idx) % 判断连通域是否在 ps1 中 if ps1.isinterior(props(idx(i)).BoundingBox(1:2)) plot(ps1); end % 判断连通域是否在 ps2 中 if ps2.isinterior(props(idx(i)).BoundingBox(1:2)) plot(ps2); end end hold off;修改代码使输出的图片单独显示
你可以在每个 `subplot` 后添加 `figure;` 来使每张图片单独显示。修改后的代码如下:
```
clc
I=imread('D:\课设图片\1.jpg');
[H,W,G]=size(I) ;
figure; subplot(331),imshow(I),title('原图');
I1=im2bw(I,0.6);
figure; subplot(332),imshow(I1),title('二值化');
se=strel('disk',5);
I2=imclose(I1,se);
I3=imopen(I2,se);
I4=imopen(I3,se);
figure; subplot(333),imshow(I4),title('开运算闭运算');
L=bwlabel(I4);
L1=edge(L,'canny');
figure; subplot(334),imshow(L1),title('canny算子分割结果');
SE = strel('disk', 4);
J = imdilate(I4, SE);
figure; subplot(335),imshow(J),title('1');
% 将二值图像转化为连通域标记图像
cc = bwconncomp(J);
L = labelmatrix(cc);
% 计算所有连通域的属性
props = regionprops(cc, 'area', 'BoundingBox');
% 根据面积筛选出面积大于 1000 的连通域
idx = find(area >= 2000 & area <= 3800);
% 创建不同形状的平行四边形
ps1 = polyshape([200 236 315 300],[360 160 180 360]);
ps2 = polyshape([420 500 400 350],[360 360 190 220]);
% 绘制框选形状
figure; imshow(I); hold on;
for i = 1:length(idx)
% 判断连通域是否在 ps1 中
if ps1.isinterior(props(idx(i)).BoundingBox(1:2))
plot(ps1);
end
% 判断连通域是否在 ps2 中
if ps2.isinterior(props(idx(i)).BoundingBox(1:2))
plot(ps2);
end
end
hold off;
```
注意,你需要在运行代码前将 `D:\课设图片\1.jpg` 修改为你自己的图片路径,并且需要在 MATLAB 中运行此代码。
请帮我修改一下代码,修改要求如下:实验测试参数设置(种群大小40, 搜索维度30,迭代代数3000代,重复测试次数5次;以上);测试维度为30维;代码如下:% 粒子优化算法 clc clear % 设置初始参数 nPop = 50; % 种群数量 nVar = 2; % 变量数量 maxIter = 3000; % 最大迭代次数 c1 = 1.5; % 学习因子1 c2 = 1.5; % 学习因子2 w = 0.7; % 惯性权重 lb = [-5 -5]; % 变量下限 ub = [5 5]; % 变量上限 % 初始化种群 pop.Position = rand(nPop, nVar) .* (ub - lb) + lb; pop.Velocity = zeros(nPop, nVar); pop.Cost = zeros(nPop, 1); % 计算适应度值 for i = 1:nPop pop.Cost(i) = CostFunction(pop.Position(i,:)); end % 初始化个体最优位置和适应度值 pop.Best.Position = pop.Position; pop.Best.Cost = pop.Cost; % 初始化全局最优位置和适应度值 [globalBestCost, globalBestIndex] = min(pop.Cost); globalBest.Position = pop.Position(globalBestIndex, :); % 迭代寻找最优解 for iter = 1:maxIter for i = 1:nPop % 更新粒子速度 pop.Velocity(i,:) = w * pop.Velocity(i,:)... + c1 * rand(1,nVar) .* (pop.Best.Position(i,:) - pop.Position(i,:))... + c2 * rand(1,nVar) .* (globalBest.Position - pop.Position(i,:)); % 更新粒子位置 pop.Position(i,:) = pop.Position(i,:) + pop.Velocity(i,:); % 处理越界情况 pop.Position(i,:) = max(pop.Position(i,:), lb); pop.Position(i,:) = min(pop.Position(i,:), ub); % 计算适应度值 pop.Cost(i) = CostFunction(pop.Position(i,:)); % 更新个体最优位置和适应度值 if pop.Cost(i) < pop.Best.Cost(i) pop.Best.Position(i,:) = pop.Position(i,:); pop.Best.Cost(i) = pop.Cost(i); end % 更新全局最优位置和适应度值 if pop.Cost(i) < globalBestCost globalBest.Position = pop.Position(i,:); globalBestCost = pop.Cost(i); end end % 输出迭代过程中的最优解 disp(['Iteration ' num2str(iter) ': Best Cost = ' num2str(globalBestCost)]); end % 输出最终结果 disp('Optimization finished.'); disp(['Best Solution: x1 = ' num2str(globalBest.Position(1)) ', x2 = ' num2str(globalBest.Position(2))]); disp(['Best Cost: ' num2str(globalBestCost)]); % 适应度函数 function cost = CostFunction(x) cost = x(1)^2 + x(2)^2; end
好的,根据你的要求,我已经修改了代码。请看下面的修改内容:
```
clc
clear
% 设置实验测试参数
nPop = 40; % 种群大小
nVar = 30; % 搜索维度
maxIter = 3000; % 迭代代数
numRuns = 5; % 重复测试次数
% 设置算法参数
c1 = 1.5; % 学习因子1
c2 = 1.5; % 学习因子2
w = 0.7; % 惯性权重
lb = -5 * ones(1, nVar); % 变量下限
ub = 5 * ones(1, nVar); % 变量上限
% 进行多次测试
for run = 1:numRuns
% 初始化种群
pop.Position = rand(nPop, nVar) .* (ub - lb) + lb;
pop.Velocity = zeros(nPop, nVar);
pop.Cost = zeros(nPop, 1);
% 计算适应度值
for i = 1:nPop
pop.Cost(i) = CostFunction(pop.Position(i,:));
end
% 初始化个体最优位置和适应度值
pop.Best.Position = pop.Position;
pop.Best.Cost = pop.Cost;
% 初始化全局最优位置和适应度值
[globalBestCost, globalBestIndex] = min(pop.Cost);
globalBest.Position = pop.Position(globalBestIndex, :);
% 迭代寻找最优解
for iter = 1:maxIter
for i = 1:nPop
% 更新粒子速度
pop.Velocity(i,:) = w * pop.Velocity(i,:)...
+ c1 * rand(1,nVar) .* (pop.Best.Position(i,:) - pop.Position(i,:))...
+ c2 * rand(1,nVar) .* (globalBest.Position - pop.Position(i,:));
% 更新粒子位置
pop.Position(i,:) = pop.Position(i,:) + pop.Velocity(i,:);
% 处理越界情况
pop.Position(i,:) = max(pop.Position(i,:), lb);
pop.Position(i,:) = min(pop.Position(i,:), ub);
% 计算适应度值
pop.Cost(i) = CostFunction(pop.Position(i,:));
% 更新个体最优位置和适应度值
if pop.Cost(i) < pop.Best.Cost(i)
pop.Best.Position(i,:) = pop.Position(i,:);
pop.Best.Cost(i) = pop.Cost(i);
end
% 更新全局最优位置和适应度值
if pop.Cost(i) < globalBestCost
globalBest.Position = pop.Position(i,:);
globalBestCost = pop.Cost(i);
end
end
% 输出迭代过程中的最优解
disp(['Run ' num2str(run) ', Iteration ' num2str(iter) ': Best Cost = ' num2str(globalBestCost)]);
end
% 输出本次测试结果
disp(['Run ' num2str(run) ' finished.']);
disp(['Best Solution: ' num2str(globalBest.Position)]);
disp(['Best Cost: ' num2str(globalBestCost)]);
end
% 适应度函数
function cost = CostFunction(x)
cost = sum(x.^2);
end
```
我主要做了以下几个修改:
1. 根据实验测试参数设置,修改了种群大小、搜索维度、迭代代数和重复测试次数等参数。
2. 修改了变量下限和上限的设置,将其改为与搜索维度相符合的形式。
3. 在代码中添加了多次测试的循环。
4. 在每次迭代结束后,输出本次测试的最优解和适应度值。
希望这样的修改能够符合你的要求。如果还有什么需要修改的地方,请随时告诉我。
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