MATLAB源码实现：基于形态学的硬币图像计数

"基于形态学实现硬币计数的MATLAB源码" 在图像处理和计算机视觉领域，基于形态学的方法经常被用来解决各种问题，如图像分割、噪声去除和对象计数等。本文档主要介绍如何使用MATLAB来实现一个硬币计数的程序。这个程序主要用于识别和统计平铺无重叠堆积的硬币图像中的硬币数量。 ### 1. 图像格式转换 首先，原始图像通常以RGB格式存储，包含红、绿、蓝三个颜色通道。为了简化处理，我们需要将RGB图像转换为灰度图像。在MATLAB中，可以使用`rgb2gray()`函数完成这一转换。该函数接收一个RGB图像作为输入，并返回一个灰度图像。灰度图像的每个像素值代表了原RGB图像中对应像素的亮度。 ```matlab I = rgb2gray(original_RGB_image); ``` ### 2. 去噪及特征提取 图像中的噪声可能会影响后续的分析，因此在进行硬币识别之前，需要对图像进行预处理以去除噪声。通常，可以使用滤波器，如中值滤波器，来平滑图像并消除斑点。在MATLAB中，可以使用`medfilt2()`函数实现二维中值滤波。 ```matlab filtered_image = medfilt2(I, [filter_size filter_size]); ``` 特征提取是识别物体的关键步骤。在硬币计数的场景中，硬币边缘通常是最重要的特征。可以使用MATLAB的形态学操作，如膨胀和腐蚀，来突出硬币边缘。膨胀操作能够扩大物体的轮廓，而腐蚀操作则会减小物体的大小。这些操作可以通过`imdilate()`和`imerode()`函数实现，通常会结合使用以增强边缘。 ```matlab se = strel('disk', se_size); % 创建结构元素 dilated_image = imdilate(filtered_image, se); % 膨胀操作 eroded_image = imerode(filtered_image, se); % 腐蚀操作 ``` ### 3. 边缘检测 为了进一步提取硬币边缘，可以使用Canny边缘检测算法。MATLAB中的`edge()`函数可以方便地执行这个任务。 ```matlab edge_image = edge(eroded_image, 'Canny', low_threshold, high_threshold); ``` ### 4. 连通组件分析 接下来，使用连通组件分析来标识和分离硬币。`bwlabel()`函数可以标记图像中的每个连通区域，这对于区分单个硬币非常有用。 ```matlab labeled_image = bwlabel(edge_image); stats = regionprops(labeled_image, 'Area'); % 获取各连通组件的面积信息 ``` ### 5. 硬币计数 最后，通过对连通组件的统计属性分析，例如面积，可以过滤掉小的噪声点和大的背景区域，只保留硬币大小的区域。通过设定一个合理的面积阈值，可以确定硬币的数量。 ```matlab coin_count = length(find([stats.Area] > min_area_threshold & [stats.Area] < max_area_threshold)); ``` 至此，整个硬币计数过程完成。通过上述步骤，MATLAB代码可以有效地处理输入的硬币图像，准确地计算出硬币总数。这只是一个基础的实现，实际应用中可能需要根据具体图像质量和硬币尺寸进行参数调整以优化结果。