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  • Matlab图像处理工具箱 1.图像类型及其转换 2.图像类型的转换 rgb2gray : 输入输出数据类型一致 [X,map] = rgb2ind(I,tol) : 均匀量化法,tol取[0.0,1.0]。 [X,map] = rgb2ind(I,N) : 最小方差量化法,N为map中...

    Matlab图像处理工具箱

    1.图像类型及其转换

    在这里插入图片描述

    2.图像类型的转换

    在这里插入图片描述

    1. rgb2gray : 输入输出数据类型一致

    2. [X,map] = rgb2ind(I,tol) : 均匀量化法,tol取[0.0,1.0]。

      [X,map] = rgb2ind(I,N) : 最小方差量化法,N为map中最少包含的颜色。

      X = rgb2ind(I,map) : 颜色匹配法,将rgb中颜色与map中颜色进行匹配后生成索引色,最终索引图像矩阵为X和map(colorcube()可以用于生成map)

    3.图像文件操作

    I1=imread('football.jpg');                           %读取一幅RGB图像
    I2=imread('cameraman','tif');                       %读取一幅灰度图像
    I3=imread('E:\onion.png');                         %读取非当前路径下的一幅RGB图像
    
    imwrite(I1,'football1.jpg','jpg');				%保存football1.jpg于当前文件夹
    imwrite(X,map,'football.jpg','jpg');				%保存索引色图像。
    
    imtool(I1);										%图像工具浏览器显示
    imshow(I1);										%通用图形图像视窗显示
    image(I1);										%显示矩阵所代表的图像
    
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  • MATLAB自带的图像处理工具箱简介 https://ww2.mathworks.cn/products/image.html MATLAB 添加图像处理工具箱教程(VLFeat) https://blog.csdn.net/piupiu78/article/details/116030731?spm=1001.2014.3001.5501

    前言
    MATLAB提供的工具箱种类很多,设计的应用领域也很广,利用这些工具箱可以很方便的实现所需要的计算、分析、处理、可视化和算法设计等功能。

    一、MATLAB自带的图像处理工具箱简介

    https://ww2.mathworks.cn/products/image.html
    在这里插入图片描述

    二、MATLAB 添加图像处理工具箱教程(VLFeat)

    https://blog.csdn.net/piupiu78/article/details/116030731?spm=1001.2014.3001.5501

    三、MATLAB自带的计算机视觉工具箱

    https://ww2.mathworks.cn/products/computer-vision.html
    在这里插入图片描述

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  • 基本的图像导入、处理、导出读取和展示图像:I = imread('pout.tif');imshow(I)pout.tif不用再当前的工作目录下,它总是在的(自带的)imtool的功能比imshow更完善图像在工作空间的数据whos I提高对比度直方图...

    基本的图像导入、处理、导出

    读取和展示图像:

    I = imread('pout.tif');

    imshow(I)

    pout.tif不用再当前的工作目录下,它总是在的(自带的)

    imtool的功能比imshow更完善

    图像在工作空间的数据

    whos I

    提高对比度

    直方图

    figure

    imhist(I)

    直方图均衡

    I2 = histeq(I);

    figure

    imshow(I2)

    figure

    imhist(I2)

    保存已处理图片

    imwrite (I2, 'pout2.png');

    I2保存到工作目录中

    图片信息

    imfinfo('pout2.png')

    基本图像增强和分析技术

    读取图像到工作空间

    I = imread('rice.png');

    imshow(I)

    1a3d8148036d

    原图

    图像预处理:因为光照不均和噪声

    形态学处理:开操作,删除米粒(灰度级的形态学)

    background = imopen(I,strel('disk',15));

    1a3d8148036d

    background

    数学展示背景分布:

    figure

    surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0 255]);

    set(gca,'ydir','reverse');

    1a3d8148036d

    仅仅展示

    剪掉背景

    I2 = I - background;

    imshow(I2)

    1a3d8148036d

    均衡光照

    增强对比度

    I3 = imadjust(I2);

    imshow(I3);

    f1=imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)灰度调整,gamma大于1变暗。参考

    1a3d8148036d

    对比度增强

    获得二值图像

    level = graythresh(I3); //自动获得最佳阈值

    bw = im2bw(I3,level);

    bw = bwareaopen(bw, 50); //删除小面积对象,除去噪声

    imshow(bw)

    1a3d8148036d

    bw

    图像分析

    连通体个数

    cc = bwconncomp(bw, 4) //4连通

    cc.NumObjects //有96个米粒,因为两个米粒连接在一块

    1a3d8148036d

    cc

    第50个连通体(米粒)

    grain = false(size(bw));

    grain(cc.PixelIdxList{50}) = true; //包含米粒位置信息,[][]-->[]

    imshow(grain);

    1a3d8148036d

    米粒

    彩色(仅仅展示)

    labeled = labelmatrix(cc); //第n粒米粒的位置大小是n

    RGB_label = label2rgb(labeled, @spring, 'c', 'shuffle');//映射

    imshow(RGB_label)

    1a3d8148036d

    彩色

    连通体数据

    graindata = regionprops(cc, 'basic')

    1a3d8148036d

    数据

    Area:面积,即像素数; Centroid:质心 ; BoundingBox:外围的长方形

    获取最小面积的米粒

    grain_areas = [graindata.Area];

    [min_area, idx] = min(grain_areas)

    grain = false(size(bw));

    grain(cc.PixelIdxList{idx}) = true;

    imshow(grain);

    面积分布

    figure

    histogram(grain_areas)

    title('Histogram of Rice Grain Area');

    1a3d8148036d

    分布

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  • MATLAB图像处理工具箱函数(细化篇)第3章 MATLAB数字图像处理工具箱3.1 MATLAB图像预处理3.1.1 图像处理的基本操作1. 读入并显示一幅图像clear %清除所有的工作平台变量close all %关闭已打开的图形窗口I=imread ('...

    MATLAB图像处理工具箱函数(细化篇)

    第3章 MATLAB数字图像处理工具箱

    3.1 MATLAB图像预处理

    3.1.1 图像处理的基本操作

    1. 读入并显示一幅图像

    clear %清除所有的工作平台变量

    close all %关闭已打开的图形窗口

    I=imread ('pout.tif'); %读取图像pout.tif(该图像是图像处理工具箱自带的图像),

    %存储在一个名为I的数组中

    imshow(I) %显示图像I

    2. 检查内存中的图像

    whos %查看图像数据I是如何存储在内存中的。

    3. 实现直方图均衡化

    figure %生成一个新的图形窗口,避免后面的图像覆盖前面图像的显示

    imhist(I) %创建描述图像I灰度分布的直方图

    I2=histeq(I); %将图像的灰度值扩展到整个灰度范围,从而提高图像数组I的对比度。

    figure,imshow(I2) %显示修改过的图像I2

    figure,imhist(I2) %显示拓展后的灰度值的分布情况

    4. 保存图像

    imwrite(I2,'pout.png'); %将图像I2以PNG图像文件格式保存到磁盘

    5. 检查新生成文件的内容

    imfinfo('pout2.png') %观察保存的图像文件信息

    3.1.2 图像处理的高级应用

    主要对一幅灰度图像rice.tif进行一些较为高级的操作为例说明整个过程。

    1. 读取和显示图像

    clear %清除所有的工作平台变量

    close all %关闭已打开的图形窗口

    I=imread('rice.png'); %读取图像rice.png (该图像是图像处理工具箱自带的图像)

    imshow(I) %显示图像

    2. 估计图像背景

    background=imopen(I,strel('disk',15)); %对图像I进行形态学开操作,删除那些不完全包括

    %在半径为15的圆盘中的对象,实现对背景亮度的估计

    figure,imshow(background)

    figure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0 255]); %以表面形式显示背景

    3. 从原始图像中减去背景图像

    I2=imsubtract(I,background); %将背景图像background从原始图像I中减去

    figure,imshow(I2)

    4. 调节图像对比度

    I3=imadjust(I2,stretchlim(I2),[0 1]); %调节图像的对比度

    figure,imshow(I3);

    5. 使用阈值操作将图像转换为二进制图像

    level=graythresh(I3);

    bw=im2bw(I3,level);

    figure,imshow(bw)

    6. 检查图像中的对象个数

    [labeled,numObjects]=bwlabel(bw,4); %确定图像中的米粒个数

    numObjects

    101

    7. 检查标记矩阵

    grain=imcrop(labeled) %选择并显示已标记的对象和部分背景内的像素

    RGB_label=label2rgb(labeled,@spring,'C','shuffle');

    %将标记矩阵显示为一副伪彩色的索引图像,在伪彩色的彩色图像中,

    %标记矩阵中的每一个对象都将被映射为相关调色板中的不同颜色

    imshow(RGB_label);

    8.计算图像中对象的统计属性

    graindata=regionprops(labeled,'basic')

    %测量图像或者区域的属性,并返回一个结构数组。当用于一个标记图像时,%它还为每一个标记分量创建一个结构元素。

    graindata(51).Area %显示第51个元素的属性

    graindata(51).BoundingBox,graindata(51).Centroid %寻找最近的边缘和中心

    allgrains=[graindata.Area]; %创建一个新的向量allgrains,其包含每个米粒的范围

    allgrains(51) %查看第51个元素的范围

    max(allgrains) %获取最大的米粒大小

    biggrain=find(allgrains==404) %返回最大米粒的标记号

    mean(allgrains) %获取米粒的平均大小

    hist(allgrains,20) %绘制包含20个柱的直方

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空空如也

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图像处理工具

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