MATLAB 实验：测量图像相交点角度与坐标标注

"这篇实验报告主要探讨如何使用MATLAB来测量图像中相交点的角度，通过一系列的图像处理步骤，包括图像载入、区域指定、灰度化、二值化、边界跟踪、向量计算以及坐标标定。实验中，作者强调了选择合适的边界跟踪方式和长度对计算精度的影响，并提供了具体的MATLAB代码片段作为实现示例。" 实验报告详细内容： 在图像处理领域，测量特征值是关键任务之一，尤其在识别和分析图像中的特定结构时。在这个实验中，重点在于计算相交点的角度，这对于理解和解析图像中的几何形状极其重要。实验使用MATLAB R2007b作为开发平台，处理的对象是正面拍摄的包含相交直线的单一图像。 首先，实验通过`imread()`函数读取图像，并使用`imshow()`显示，同时利用`text()`添加图像注解。接着，使用`line()`函数指定需要测量的相交线段，并在图像上绘制出来。 为了精确测量，实验将图像中感兴趣的部分截取出来，转换成灰度图像，然后通过`graythresh()`找到一个全局阈值，将灰度图像转换成二值图像，这个过程使用了`im2bw()`函数。二值化有助于简化图像，方便后续的边界检测。 边界检测使用了`bwtraceboundary()`，它可以根据不同的初始点选择不同的连通方式、查找方向和搜索方式。在本实验中，选择了逆时针搜索和‘N’和‘S’的查找方向。边界跟踪的长度影响角度计算的精度，实验选择了80和70像素长度，避免了弯曲或有噪声的边界部分。 计算相交点角度的关键在于创建表示直线的向量`vect1`和`vect2`，然后利用`dot()`函数计算它们的点积，进一步求得它们的长度`length1`和`length2`。通过向量的夹角，可以求得相交点的角度。坐标`inter_x`和`inter_y`通过计算得到，并用`sprintf()`函数转换为单精度浮点数，最后在图像上标记出来。 实验中提到，`imtool`工具对于确定边界初始点和标定点的选择起到了关键作用，它提供了直观的交互界面，使得像素坐标的选择更为准确。 提供的MATLAB代码示例展示了整个过程，包括图像读取、显示、指定测量区域、二值化、边界跟踪、角度计算和坐标标注等步骤。这样的代码可以作为基础模板，根据实际的图像和需求进行调整。 总结来说，该实验报告详细阐述了如何在MATLAB环境下测量图像中相交点的角度，提供了实用的图像处理技巧和MATLAB编程方法，对于学习图像处理和理解特征值测量具有很高的参考价值。