dc_tz=imrotate(dc,angle,'nearest');%按angle角，对待检测pcb图像进行旋转修正 dc_tz_sub=imcrop(dc_tz,dc_rect);%此时两幅图像的轴向已平行，重新计算互相关系数 cc=normxcorr2(dc_tz_sub,bj_sub);% [max_cc,imax]=max(abs(cc(:)));% [ypeak,xpeak]=ind2sub(size(cc),imax);%将下标转化为行列的表示形式 yd=[ypeak-(dc_rect(4)+1) xpeak-(dc_rect(3)+1)];%子图需移动的量 bj_dc=[yd(1)+bj_rect(2) yd(2)+bj_rect(1)];%标准pcb图像在调整后的待检测图像中的坐标 xz=[bj_dc(1)-dc_rect(2) bj_dc(2)-dc_rect(1)];%像素修正值 dc_qu_rect=[1-xz(2) 1-xz(1) size(bj,2)-1 size(bj,1)-1]; %调整后的待检测图像中选取与标准图像同等大小的区域矩阵 dc_qu=imcrop(dc_tz,dc_qu_rect);%裁剪调整后的待检测pcb图像 axes(handles.axes5); imshow(dc_qu) title('匹配后的待检测pcb图像') yihuo=xor(bj,dc_qu);%图像异或运算 MN=[3 3]; se=strel('rectangle',MN);%定义结构元素 imr=imerode(yihuo,se);%腐蚀运算 imd=imdilate(imr,se);%膨胀运算 rgb=label2rgb(imd,@autumn,'g');%标注对象变为彩色，采用autumn映射表，背景为绿色 biaoji=imlincomb(.6,rgb,.4,goldenpcbrgb);%将两幅图像按比例线性组合 axes(handles.axes6); imshow(biaoji); title('缺陷标注'); a1=bj; b1=dc_qu; c1=a1-b1; c2=b1-a1; MN=[5 3]; se=strel('rectangle',MN); h1=imerode(c1,se); h2=imerode(c2,se); [i,j]=find(h1==1); p1=bwselect(c1,j,i,8); [q1,mu1]=bwlabel(p1); num1=0; num1=mu1; hpqs=0;%焊盘缺失数初始化 dxqs=0;%导线缺失数初始化 aoxian=0;%凹陷数初始化 duan4lu=0;%断路数初始化 for k1=1:num1 r1=zeros(size(q1)); ij1=find(q1==k1); r1(ij1)=1; [i1,j1]=find(q1==k1); f1=bwselect(a1,j1,i1,8); if bweuler(r1)==0 hpqs=hpqs+1; else if bwarea(r1)>500 dxqs=dxqs+1; else s1=f1-r1; if bweuler(s1)==bweuler(f1) aoxian=aoxian+1; else bweuler(s1)>bweuler(f1); duan4lu=duan4lu+1; end end end end

这段代码是在进行图像匹配和缺陷检测。首先将待检测的 PCB 图像进行旋转修正，然后计算互相关系数，找到待检测图像中与标准图像最相似的位置。接着，将两幅图像进行异或运算，找到不同的部分，进行腐蚀和膨胀操作，标注出缺陷，并统计缺陷的数量。其中，对于缺失的焊盘，通过欧拉数判断；对于面积大于500的区域，认为是导线缺失；对于其他的区域，通过欧拉数判断是否是凹陷或断路。

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dc_tz=imrotate(dc,angle,'nearest');%按angle角，对待检测pcb图像进行旋转修正 dc_tz_sub=imcrop(dc_tz,dc_rect);%此时两幅图像的轴向已平行，重新计算互相关系数 cc=normxcorr2(dc_tz_sub,bj_sub);% [max_cc,imax]=max(abs(cc(:)));% [ypeak,xpeak]=ind2sub(size(cc),imax);%将下标转化为行列的表示形式 yd=[ypeak-(dc_rect(4)+1) xpeak-(dc_rect(3)+1)];%子图需移动的量 bj_dc=[yd(1)+bj_rect(2) yd(2)+bj_rect(1)];%标准pcb图像在调整后的待检测图像中的坐标 xz=[bj_dc(1)-dc_rect(2) bj_dc(2)-dc_rect(1)];%像素修正值 dc_qu_rect=[1-xz(2) 1-xz(1) size(bj,2)-1 size(bj,1)-1]; %调整后的待检测图像中选取与标准图像同等大小的区域矩阵 dc_qu=imcrop(dc_tz,dc_qu_rect);%裁剪调整后的待检测pcb图像 axes(handles.axes5); imshow(dc_qu) title('匹配后的待检测pcb图像') yihuo=xor(bj,dc_qu);%图像异或运算 MN=[3 3]; se=strel('rectangle',MN);%定义结构元素 imr=imerode(yihuo,se);%腐蚀运算 imd=imdilate(imr,se);%膨胀运算 rgb=label2rgb(imd,@autumn,'g');%标注对象变为彩色，采用autumn映射表，背景为绿色 biaoji=imlincomb(.6,rgb,.4,goldenpcbrgb);%将两幅图像按比例线性组合 axes(handles.axes6); imshow(biaoji); title('缺陷标注'); a1=bj; b1=dc_qu; c1=a1-b1; c2=b1-a1; MN=[5 3]; se=strel('rectangle',MN); h1=imerode(c1,se); h2=imerode(c2,se); [i,j]=find(h1==1); p1=bwselect(c1,j,i,8); [q1,mu1]=bwlabel(p1); num1=0; num1=mu1; hpqs=0;%焊盘缺失数初始化 dxqs=0;%导线缺失数初始化 aoxian=0;%凹陷数初始化 duan4lu=0;%断路数初始化 for k1=1:num1 r1=zeros(size(q1)); ij1=find(q1==k1); r1(ij1)=1; [i1,j1]=find(q1==k1); f1=bwselect(a1,j1,i1,8); if bweuler(r1)==0 hpqs=hpqs+1; else if bwarea(r1)>500 dxqs=dxqs+1; else s1=f1-r1; if bweuler(s1)==bweuler(f1) aoxian=aoxian+1; else bweuler(s1)>bweuler(f1); duan4lu=duan4lu+1; end end end end中区域分割的具体方法

这段代码主要是对两幅图像进行匹配，找到它们的相对位置关系，然后通过图像处理的方法进行缺陷检测和标注。具体来说，代码首先对待检测的pcb图像进行旋转修正，使其与标准pcb图像的轴向平行。然后计算两幅图像的互相关系数，找到它们的最佳匹配位置。接着，通过计算像素修正值，将待检测图像裁剪成与标准图像同等大小的区域矩阵。最后，通过图像异或运算和形态学处理，找到缺陷区域并进行标注，同时统计各种缺陷的数量。

在具体实现中，代码使用了一些图像处理函数，如imrotate、imcrop、normxcorr2、bwselect、imerode、imdilate等，这些函数可以实现图像的旋转、裁剪、互相关、区域选择、腐蚀、膨胀等操作。同时，代码还使用了一些基本的图像处理算法，如图像异或运算、区域分割、欧拉数计算等，这些算法可以实现图像的缺陷检测和标注。

出错 rotated2 (line 6) img_rotated = imrotate(img, 30);

这个错误通常是由于 MATLAB 中 imrotate 函数的输入参数不正确引起的。请确认您的输入参数是否正确。imrotate 函数有两个输入参数，第一个参数是要旋转的图像，第二个参数是旋转角度。请确保您的图像是一个正确的图像文件，并且旋转角度是一个数字。此外，您可以尝试将图像转换为灰度图像，然后再旋转。