如何使用 MATLAB 计算给定数字图像中的圆圈数量?
在本文中，我们将学习实现 MATLAB 代码来计算数字图像中的圆圈数量。计算图像中圆圈的数量是使用各种图像处理技术(如图像腐蚀、圆圈检测等)来完成的。
下面介绍了在 MATLAB 中计算数字图像中圆圈数量的分步过程:
步骤 (1)- 读取输入图像。
步骤 (2)- 如果需要，将输入图像转换为灰度图像。
步骤 (3)- 创建一个特定大小的圆形或圆盘状结构元素以腐蚀图像。
步骤 (4)- 使用圆形结构元素腐蚀灰度图像以断开圆圈与图像的连接。
步骤 (5)- 通过连通分量分析将标签应用于连通区域。
步骤 (6)- 确定唯一分量标签。
步骤 (7)- 计算图像中的圆圈数量。
步骤 (8)- 显示侵蚀图像和连通分量图(标签图)以及在图像中找到的圆圈数量。
现在，让我们了解使用 MATLAB 计算给定数字图像中圆圈数量的算法的实现。
以下 MATLAB 程序演示了根据上述算法计算数字图像中圆圈数量的代码实现。
示例
%MATLAB 代码用于计算数字图像中的圆圈数量
% 读取输入图像
in_img = imread('https://solarianprogrammer.com/images/2015/05/08/circles.jpg');
% 必要时将输入图像转换为灰度图像
gray_img= rgb2gray(in_img);
% 为图像腐蚀创建圆形结构元素
r = 10; % 圆形结构元素的半径
structuring_element = strel('disk', r, 0);
% 对灰度图像进行腐蚀
erd_img = imerode(gray_img, structuring_element);
% 将标签应用于连接的组件
con_comp = bwlabel(erd_img, 8);
% 确定唯一组件标签
unique_labels = unique(con_comp);
% 计算图像中的圆圈数量
circles = numel(unique_labels) - 1;
% 显示侵蚀图像和连通分量图
figure;
subplot(1, 3, 1); imshow(in_img); title('输入图像');
subplot(1, 3, 2); imshow(erd_img); title('侵蚀图像');
subplot(1, 3, 3); imshow(con_comp, []); title('连通分量图');
% 显示图像中的圆圈数量
disp('找到的圆圈数量为:');
disp(circles);
输出
找到的圆圈数量为: 1
图像输出
代码说明
此 MATLAB 程序显示了计算给定数字图像中圆圈数量的代码实现。在此代码中，我们首先使用"imread"函数读取输入图像并将其存储在变量"in_img"中。然后，我们将输入图像转换为灰度，如果不是，则存储在变量"gray_img"中。
接下来，我们定义一个特定半径的圆形或圆盘状结构元素"structuring_element"来执行图像的侵蚀。之后，我们使用"imerode"函数根据结构元素对图像进行腐蚀，并将结果存储在变量"erd_img"中。然后，我们标记连通分量并找到唯一的分量标签。接下来，我们计算图像中的圆圈数。
最后，我们使用"disp"函数显示圆圈数、原始图像、腐蚀图像和连通分量图。
结论
因此，这就是使用 MATLAB 编程计算给定数字图像中圆圈数的全部内容。MATLAB 提供了各种图像处理技术来计算图像中的圆圈数。在本文中，我们解释了使用图像腐蚀来计算圆圈数的最简单技术。使用您自己的图像尝试上述 MATLAB 代码。
