用matlab编写代码，实现自动化识别图片里面的工件，并测量其尺寸

以下是一个基本的MATLAB代码，可以实现自动化识别图片里面的工件，并测量其尺寸。

% 读取图像
I = imread('工件图像.jpg');

% 预处理图像
J = imadjust(I); % 增强对比度
K = wiener2(J, [5, 5]); % 去噪

% 分割工件
BW = imbinarize(K); % 二值化
BW = imcomplement(BW); % 反转黑白
mask = zeros(size(BW));
mask(50:end-50,50:end-50) = 1; % 创建遮罩，仅分割中心区域
BW = activecontour(K, mask, 500); % 活动轮廓分割

% 提取特征
E = edge(BW, 'Canny'); % Canny边缘检测
corners = detectHarrisFeatures(BW); % Harris角点检测

% 计算尺寸
scale = 1; % 像素和实际尺寸的比例
width = size(BW, 2) / scale; % 宽度
height = size(BW, 1) / scale; % 高度
diam = mean(corners.Metric) / scale; % 直径，根据角点响应值求平均值

% 显示结果
imshow(I);
hold on;
plot(corners);
text(10, 20, sprintf('Width: %.2f', width), 'Color', 'r');
text(10, 40, sprintf('Height: %.2f', height), 'Color', 'r');
text(10, 60, sprintf('Diameter: %.2f', diam), 'Color', 'r');

这段代码的基本思路如下：

1. 使用imread函数读取图像。

2. 使用imadjust函数增强对比度，使用wiener2函数去噪。

3. 使用imbinarize函数进行二值化处理，使用activecontour函数进行活动轮廓分割，分割出工件。

4. 使用edge函数进行Canny边缘检测，使用detectHarrisFeatures函数进行Harris角点检测，提取工件的特征。

5. 根据像素和实际尺寸的比例，计算出工件的实际尺寸。

6. 在原图上绘制工件的特征和测量结果。

需要注意的是，这段代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况对算法进行优化和调参以达到最佳结果。