Matlab实现铁路接触网杆号识别：源码解析与步骤详解

该资源是一份MATLAB源码，用于实现铁路接触网系统杆号识别。在铁路线路维护和管理中，准确识别杆号标识对于确保设备定位和更新至关重要。这份代码通过以下步骤进行杆号识别： 1. 图像读取与预处理: - 首先，代码从名为"支柱杆号.png"的图像文件中读取RGB图像，并将其转换为灰度图像。 - 接着，通过阈值处理将图像转换为二值图像，便于后续处理。 - 使用ROI（Region of Interest，感兴趣区域）函数进一步聚焦于可能包含杆号的部分。 2. 垂向矫正: - 使用Canny边缘检测算法对二值图像进行边缘检测。 - 应用霍夫变换找出图像中的直线段，通过计算Hough变换中的峰值来确定潜在的杆线。 - 对找到的最长线段进行矫正，通过求解斜率和角度来校正图像的垂直方向，确保杆号在后续分析中处于正确的位置。 - 使用`ROI`函数再次聚焦并裁剪图像。 3. 几何矫正: - 通过计算图像中杆线的起点和终点，确定图像的对角线方向。 - 根据对角线的方向和长度，选择合适的区域进行裁剪，去除图像边缘不必要的部分。 - 分析裁剪后的图像，确定杆号区域的边界，以便后续的识别操作。 4. 小对象去除: - 移除图像中的小对象，这有助于减少噪声干扰，提高识别精度。 - 再次应用ROI函数，确保保留有效区域。 整个流程采用MATLAB编程语言，结合图像处理和几何分析技术，针对特定的铁路接触网杆号图像进行处理，最终实现对杆号的自动识别。这对于提高工作效率、减少人工错误具有重要意义。在实际应用中，可能需要根据具体场景调整参数，以适应不同条件下的杆号识别。