图像处理,特征矩形检测

        今天老师交代了一道题,要识别图像中的一个凹槽中的边缘的长度,本来我以为,这有什么难的,后来明白是我想简单了,这里面需要注意的地方有很多。就像这样识别中间矩形框的位置并测出里面的凹槽长度,我写了一点代码,能够自动识别匹配矩形框位置,并完成边缘检测,像素点计数,从而达到测量长度的目的。如下图
主函数:
im1=imread('[1]{1}20151008161427.jpg');         %读取图片
countpix=Line_measursment(im1);                  %对二值图像进行像素点计数
disp(countpix);
直线测量函数:
function count=Line_measursment(picture)
[im2]=tatget_my(picture);   %自动提取感兴趣的区域
imshow(im2);                
BW = edge(im2,'canny');                         %边缘提取
BW_deal=deal_picture(BW);                       %运用形态学的方法去掉图片中的小块区域
imshow(BW_deal);
count=count_pixel(BW_deal);
目标图像切割:
function target=target_cut(picture,x,y)
target=picture(x:x+35,y:y+35);
获取感兴趣的区域函数:
function [picture_cut]=tatget_my(picture)
picture_cut=picture;
yuzhi=250;
[b,c]=size(picture);%获取图像的大小也就是宽和高
for i=1:c
    for j=1:b
        if (picture(j,i)>=yuzhi)
            picture(j,i)=255;
        end
        if(picture(j,i)<yuzhi)
            picture(j,i)=0;
        end
    end
end
for i=1:c-1
    for j=1:b
        if ((picture(j,i)-picture(j,i+1))==255)
            temp=j;
            count=0;
            while((picture(temp,i)-picture(temp,i+1))==255)
                     count=count+1;
                     if(count>30)
                         startpointy=j;
                         startpointx=i;
                         picture_cut=picture_cut(startpointy:startpointy+35,startpointx:startpointx+35);
                         return;
                     end
                     temp=temp+1;
            end
        end
    end
end

去掉边缘提取中小的像素点函数:

function picture_deal=deal_picture(picture)
BW=bwmorph(picture,'dilate');
BW2 = bwareaopen(BW,80);
picture_deal=bwmorph(BW2,'erode');
return;

测量像素点个数的函数:


function [countpix]=count_pixel(picture)[b,c]=size(picture);
  countpix=0;
for i=1:b 
  for j=1:c 
     if(picture(j,i)==1) countpix=countpix+1; 
     end 
  end
end
return;


通过上面的函数就能较好的测出图像中的凹槽像素点个数,从而长度也就能知道了。这里面我的滤波没有用用现成的滤波函数,运用的是形态学滤波。


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