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  • 利用掩膜图像来获取图像的任意区域,该程序可以直接运行。
  • 为对一幅图像目标区域提取颜色,我做了如下处理,读图像,对目标区域进行裁剪,对目标区域进行RGB提取,对多个目标区域进行RGB均值绘制,寻找规律,以便可以更好的做目标提取。 function [ obj_rgbmean ] = ...

    为对一幅图像中目标区域提取颜色,我做了如下处理,读图像,对目标区域进行裁剪,对目标区域进行RGB提取,对多个目标区域进行RGB均值绘制,寻找规律,以便可以更好的做目标提取。

     

    function [ obj_rgbmean ] = getcolors( Image, n)
    %UNTITLED3 此处显示有关此函数的摘要
    %   此处显示详细说明
    %Image 待检测图像
    %n 截取图片的次数
    %obj_rgbmean目标图像rjb均值矩阵
    obj_rgbmean=[];%用来存放目标图像rjb均值矩阵
    nR = []; %用来存放矩形区域RGB均值的数组
    nG = [];
    nB = [];
    figure
    for i=1:n
    imshow(Image);
    h = imrect;%鼠标变成十字,用来选取感兴趣区域
    pos = getPosition(h); %pos有四个值,分别是矩形框的左下角点的坐标 x y 和 框的 宽度和高度
    imag = imcrop(Image, pos);%imcrop(I,[a b c d]);利用裁剪函数裁剪图像
    imshow(imag);

    image_R=imag(:,:,1); %构建RGB三个矩阵
    image_G=imag(:,:,2);
    image_B=imag(:,:,3);

    R=mean(image_R(:)); %计算RGB三个矩阵的均值
    G=mean(image_G(:));
    B=mean(image_B(:));
    nR(i)=R;%将每个图像的RGB矩阵均值存入nr、ng、nb数组中
    nG(i)=G;
    nB(i)=B;
    end
    obj_rgbmean=cat(1,nR,nG,nB);
    figure
    plot(1:n,nR,'r', 1:n,nG,'g', 1:n, nB,'b');%绘制所有分帧区域内图像的RGB矩阵均值折线图

    %%RGB曲线图注释说明

    xlabel('目标数');  %曲线图注释说明
    ylabel('均值');
    title('区域RGB均值曲线图');
    legend('R', 'G', 'B');
    end

    展开全文
  • 在传统的数字图像处理当中,边缘检测与形态学为两门非常重要的技术,在笔者的第一篇文章中已经重点介绍了各种边缘检测算子,因此这次笔者将结合一些较为简单的形态学算法,使用Matlab为大家介绍一个很有意思的测量...

    8729ac64647b3daa9afabb5721c57e35.png

    在传统的数字图像处理当中,边缘检测形态学为两门非常重要的技术,在笔者的第一篇文章中已经重点介绍了各种边缘检测算子,因此这次笔者将结合一些较为简单的形态学算法,使用Matlab为大家介绍一个很有意思的测量目标尺寸的小项目,效果如下

    76281a83436ea5ea1497e15cd244cf22.png
    图1 效果图

    1.测距原理

    在数字图像处理当中我们可知,在计算机眼中,每一张图片都实际上表现为一个庞大的矩阵,若在不知道测距物体距离的情况下,是不可能对图像中物体进行大小(size)的测量计算的,因此我们需要引入一个和比例尺类似的概念:pixels per metric ratio

    意为给定度量单位的像素比率,在本篇文章中我们将给点度量单位设定为英寸(inch),可以理解为参考物的作用`,给定图像中一参考物大小,便可测得其它目标物体的尺寸大小

    其中,参考物需要有两个重要性质:

    性质1:参考物尺寸

    我们应该知道物体的尺寸(就是宽或高)包括测量的单位(如mm、英寸等)

    性质2:易于识别

    我们应该能够很容易地在图片中找到参照物体,无论是基于物体的位置(例如,参考物体总是放在图片的左上角)还是通过外观(例如,独特的颜色或形状,不同与图片中的其他物体)。无论是哪种情况,我们的参照物都应该以某种方式具有唯一的可识别性。

    在本篇文章中,我们将硬币作为我们的参考物,已知其尺寸大小为1 inch*1 inch,并且为满足性质2,我们确保其始终置于图像最左侧

    47a9a1c72e171b6d0d1e820e624d847d.png
    图2 测距原理

    因此我们得到给定度量单位像素比例计算公式:

    pixels per metric ratio = 硬币像素数/物体实际尺寸

    已知硬币长宽均为1英寸,假设其在图像中像素宽为157px(基于其关联的检测框),得:

    pixels per metric ratio = 157px/1.000in = 157px/in

    通过使用这一比例,我们便可计算图像中其它物体的尺寸大小信息了

    2.利用计算机视觉测量物体的大小

    现在我们理解了pixels per metric ratio比率的含义,但我们还需要对目标进行检测进行检测框长宽的提取,这一步我们将用到诸如灰度图变换、边缘检测、形态学等算法

    首先我们定义硬币长宽,并且读取原始图像

    coin_width

    71833abfeca271f5ae8870c6517dd423.png
    图3 原始图像

    之后我们使用rgb2gray(image)函数进行灰度图转换,并且通过imfilter(f, w,boundary_options)函数对图像进行高斯滤波,其中w为滤波器,由fspecial(type,parameters,sigma)生成,其中将type设为"gaussian",sigma设为1,代码及效果如下

    %转换为灰度图像
    

    c473314556b741d4129e04ba68e212aa.png
    图4 高斯图像

    对高斯滤波后的图像进行Canny边缘检测,使用edge(I,method,threshold),,其中I为输入图像,method为指定算法,文章中使用"canny"进行边缘检测,而threshold为阈值,通常设为0.1,具体想了解各边缘检测算法详解请看这篇文章

    Rustle:数字图像图像处理:边缘检测(Edge detection)​zhuanlan.zhihu.com
    cccc86d5bfc878461044b19ef078d501.png

    边缘检测代码及效果如下所示

    I3

    a726b56f8353b1f0c2a81681eb6bb422.png
    图5 Canny边缘检测图像

    通过观察边缘图像可以发现各目标内部还具有较细的纹理,对后续八连通区域的检测造成较大干扰,因此我们可以通过孔洞填充操作去除内部纹理,其次提取孔洞填充图像外围边缘,最后使用形态学算法去除较小物体,具体代码如下:

    % 孔洞填充
    

    其中bwperim函数与传统的边缘检测概念不同,边缘检测为提取图像边缘特征图像,而bwperim只保留目标最外层边缘,bwareaopen(I4,150)意为去除图像中小于150px的八连通区域(至于为什么选择150,emmmm笔者是把它当成参数直接人为调的哈)

    最后效果如下:

    075ccc1f980785afe17bdcb3e0b396d6.png
    图6 孔洞填充图像

    4cb7ede9da37584e83ade1e0bd7506f4.png
    图7 提取外围边缘

    78e1b3f7a6f5cbb3f7b08920c50db660.png
    图8 去除小物体

    至此,我们便完成了对图像的处理阶段,接下来我们需要对物体进行标记,并且绘制相关的检测框图,其中我们使用 [labelpic,num] = bwlabel(I5,8)来对图像从左至右对目标进行标记,并配合find函数进行特定目标的操作,如接下来我们需要计算pixels per metric ratio,我们需要将最左边硬币目标提取出来,我们可以使用以下代码进行提取

    [

    其中r,c分别为目标对象(coin)的八连通行列坐标,然后我们使用函数minboundrect(c,r,'p')将得到的r,c进行最小外接矩形的计算,其中参数p表示按边长最小原则进行计算,最后使用minboxing()函数计算最小外接矩形的长宽,具体代码如下:

    % 获取标记物体最小外接矩形坐标点
    

    计算pixels per metric ratio:

    % 单位英寸像素点比例计算
     
    其中minboundrect与minboxing函数并不是Matlab官方函数,具体代码会在文末给出

    我们使用同样的原理进行各目标最小外接矩形的计算,并使用line函数在图像中绘制出矩形框与中点连线

    for 

    最后,我们根据pixels per metric ratio与最小外接矩形长宽计算目标实际尺寸,并通过text函数在图像中进行显示,代码如下:

    line

    好了现在我们完成了所有工作,最终的效果图便是这样啦

    76281a83436ea5ea1497e15cd244cf22.png
    图9 效果图

    最后在放两个动图让大家看看效果吧

    103881f659584426b3a19c66eea979b1.gif
    图10 效果演示

    a995182429ed710e7072548e1d4be8d6.gif
    图11 效果演示

    如上图所示,我们已经成功的计算出图片中每个物体的尺寸

    然而,并非所有的结果都是完美的,可能的原因:

    1. 拍摄的角度并非是一个完美的90°俯视。如果不是90°拍摄,物体的尺寸可能会出现扭曲
    2. 没有使用相机内在和外在参数来校准。当无法确定这些参数时,照片很容易发生径向和切向的透镜变形。执行额外的校准步骤来找到这些参数可以消除图片中的失真并得到更好的物体大小的近似值

    参考

    1.Measuring size of objects in an image with OpenCV

    代码如下:

    coin_width

    minboundrect函数

    function

    minboxing函数

    function

    码字不易,各位看官点个赞再走呀嘻嘻嘻

    展开全文
  • matlab_提取目标区域形状特征

    热门讨论 2010-04-14 16:53:22
    例子是用来提取叶片形状参数的,如果感兴趣可以拿去参考,修改。。。
  • 基于matlab图像感兴趣区域提取

    万次阅读 2019-07-23 22:46:58
    对于图像感兴趣区域(ROI)的提取,一般从来两个方面着手解决:一是利用图像分割技术提取ROI;二是从人眼得视觉特征出发,通过模拟人眼得视觉特点,寻找特定得视觉敏感区域,并将这些视觉敏感区域排序作为ROI。 本文...

    对于图像感兴趣区域(ROI)的提取,一般从来两个方面着手解决:一是利用图像分割技术提取ROI;二是从人眼得视觉特征出发,通过模拟人眼得视觉特点,寻找特定得视觉敏感区域,并将这些视觉敏感区域排序作为ROI。
    本文介绍差影法(对图像进行代数运算得一种不同的叫法)、交互式提取法、自动图像分割提取法。
    差影法:本文主要用到图像减法,在进行图像处理时,对混合背景和前景的图像,人们往往对前景比较感兴趣,假设背景图像为b(x,y),前景背景混合图像为f(x,y),则去除了背景得图像为:a(x,y)=f(x,y)-b(x,y)
    通过差影法提取图像感兴趣区域的实现过程如下:
    (1)使用strel函数创建指定形状对应得结构元素,形状参数选择disk,根据背景复杂程度选择合适得圆盘半径。 background=imopen(I,strel(‘disk’,15));
    (2)对原始图像和由strel函数创建得结构元素进行开运算,得到背景图像。
    (3)使用imsubtract函数对原始图像和背景图像做减法运算,得到消除背景后得感兴趣区域。 I2=imsubtract(I,background);
    注:实验图片得背景复杂度不同,圆盘半径参数选取不同。
    优点:提取ROI对于背景简单得图像处理效果较好,处理速度快。
    缺点:对于复杂背景得图像处理效果不太好,背景干扰不易去除,且不停的实验选取适合得圆盘半径,操作比较麻烦,不太适用于大量图片得感兴趣区域的提取。
    发现使用这个方法得一个很好得例子:https://www.jb51.net/softjc/505297.html

    交互式提取法:以用户为中心,实现用户与提取算法得交互,能得到比较好的提取效果。
    通过交互式提取法提取ROI得实现过程如下:
    (1)提取原图得R、G、B分量;
    (2)使用ginput函数获得所选择点得坐标;
    (3)使用line函数在两个相邻选择点连线,直到终点与起点重合,连成封闭区域;
    (4)使用roipoly函数选择封闭折线围成得灰度图得多边形区域,背景部分为黑,区域内为白;
    (5)将原图得RGB分量分别与roipoly所得到得多边形区域图像做点乘运算,并联结各分量归一化,得到去除背景保留感兴趣区域得图像。
    优点:以用户为中心,让用户自己定义图像得感兴趣区域,不管边界复杂或简单,都可以人为精确选择感兴趣边缘,从而很好得提取出用户感兴趣得区域图像,即精度高。
    缺点:依赖于用户得自定义操作,处理速度不高,交互式过程复杂,不易做到友好、自然、不适应大量图片得感兴趣区域提取。
    很好得一个例子:https://www.ilovematlab.cn/thread-56748-1-1.html

    自动图像分割提取法见下一篇博客。

    展开全文
  • Matlab提取图像的RGB分量以及RGB的阈值分割

    万次阅读 多人点赞 2019-05-09 13:50:06
    Matlab提取RGB颜色分量: 我们知道,一张RGB图像,对应着一个M xN x3 的三维图像。这里的3代表着R,G,B三个分量。其数据类型为uint8类型。数值大小在[0,255]之间。 例如:我们在Matlab中读入本次测试的图像。I=...

    本教程讲解如何将一副RGB图像,提取出图像的R,G,B分量的图像。如何将图像进行颜色的阈值分割。

    原图像

    wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    Matlab提取RGB颜色分量:

    我们知道,一张RGB图像,对应着一个M x N x 3 的三维图像。这里的3代表着R,G,B三个分量。其数据类型为uint8类型。数值大小在[0,255]之间。

    例如:我们在Matlab中读入本次测试的图像。I=imread(‘test.bmp’);

    在工作区中可以看到其数值。

    wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    PR=I(:,:,1);%提取红色分量 PG=I(:,:,2);%提取绿色分量 PB=I(:,:,3);%提取蓝色分量

    运行代码:

    
    clc; 
    close all; 
    clear all; 
    I=imread('test.bmp');%要求你.m文件下有test.bmp这个图像文件 
    PR=I(:,:,1);%提取红色分量 
    PG=I(:,:,2);%提取绿色分量 
    PB=I(:,:,3);%提取蓝色分量 
    
    figure; 
    subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图像'); 
    subplot(2,2,2);imshow(PR);title('提取红分量后'); 
    subplot(2,2,3);imshow(PG);title('提取绿色分量后'); 
    subplot(2,2,4);imshow(PB);title('提取蓝色分量后');
    
    
    

    运行的效果图:

    wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    RGB阈值分割

    上面这种RGB通道分量的提取的效果,并不是我想要的结果。我想要的结果是下图这样的。

    wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    因此,我们使用图像的阈值分割。

    阈值分割的基本思想是确定一个阈值,然后把每个像素点的灰度值和阈 值相比较,根据比较的结果把该像素划分为两类——前景或背景。

    源自参考文档:
    图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域,各个区域内部具有一致的属性,而相邻区域布局有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。

    基本原理是:通过设定不同的特征阈值,把图像象素点分为若干类。

    常用的特征包括:直接来自原始图像的灰度或彩色特征;由原始灰度或彩色值变换得到的特征。

    实现代码:

    
    clc; 
    close all; 
    clear all; 
    I=imread('test.bmp'); 
    [m,n,d]=size(I); 
    
    level=15;%设置阈值 
    level2=70;%设置阈值 
    
    for i=1:m 
        for j=1:n 
            if((I(i,j,1)-I(i,j,2)>level2)&&(I(i,j,1)-I(i,j,3)>level2)) 
                r(i,j,1)=I(i,j,1); 
                r(i,j,2)=I(i,j,2); 
                r(i,j,3)=I(i,j,3); 
           else  
                r(i,j,1)=255; 
                r(i,j,2)=255; 
                r(i,j,3)=255; 
            end 
        end 
    end 
    
    figure; 
    subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图像'); 
    subplot(2,2,2);imshow(r);title('提取红分量后');%显示提取红分量后的图 
    
    
    %提取绿分量,不满足阈值的变为白色 
    for i=1:m 
        for j=1:n 
            if((I(i,j,2)-I(i,j,1)>level)&&(I(i,j,2)-I(i,j,3)>level)) 
                g(i,j,1)=I(i,j,1); 
                g(i,j,2)=I(i,j,2); 
                g(i,j,3)=I(i,j,3); 
            else 
                g(i,j,1)=255; 
                g(i,j,2)=255; 
                g(i,j,3)=255; 
            end 
        end 
    end 
    
    subplot(2,2,3);imshow(g);title('提取绿分量后'); 
    
    
    %提取蓝色分量 
    for i=1:m 
        for j=1:n 
            if((I(i,j,3)-I(i,j,1)>level)&&(I(i,j,3)-I(i,j,2)>level)) 
                        b(i,j,1)=I(i,j,1); 
                        b(i,j,2)=I(i,j,2); 
                        b(i,j,3)=I(i,j,3); 
            else 
                b(i,j,1)=255; 
                b(i,j,2)=255; 
                b(i,j,3)=255; 
            end 
        end 
    end 
    
    subplot(2,2,4);imshow(b);title('提取蓝色分量后');
    
    
    

    运行结果图:

    wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    图像中去除某一个区域

    比如,我想去除红色分量的矩形。但是这两个红色分量数值非常的相近,不好通过阈值来分割。那我们要如何将红色矩形去除呢?(本篇文章使用最简单的去除方法,下一篇文章则会讲解如何使用形状识别来提取某个图形。)

    wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    解决方法:

    这里解决方法很简单,先将原图像,那一块区域赋值成白色,再通过阈值分割就可以将其区分开。

    代码实现:

    
    copy_image = I; 
    r = 50:100;%要赋值的行坐标 
    c = 20:300;%要赋值的列坐标 
    copy_image(r,c,1:3) = 255; 
    
    figure; 
    imshow(copy_image);
    
    
    
    

    运行结果:

    wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

    在将其进行图像分割,即可将原来的矩形去除:

    参考文档:

    RGB图像中特定颜色的提取

    展开全文
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    2.实时的将检测得到的区域匹配到相同一个物体; 检测部分,用的是基于高斯混合模型的背景剪除法; 所谓单高斯模型,就是用多维高斯分布概率来进行模式分类 其中μ用训练样本均值代替,Σ用样本方差代替,X为d维的...
  • 对于图像感兴趣目标区域R,z为区域R上事先发现的种子点,按照规定的生长准则逐步将与种子点z一定邻域内符合相似性的像素合并成一个种子群以备下一阶段的生长,这样不断的进行循环生长直到满足生长停止条件为止,从而...
  • Matlab处理图像的一般方法

    千次阅读 2015-04-06 22:03:39
    Matlab是强大的数学问题处理软件...Matlab读取图像的基本方法是 imageName = imread('nameOfImage');支持JPG,PNG,BMP和TIF等各种格式的图片,读取后的imageName是一个uint8类型的矩阵,其元素值为图像像素点的灰度。
  • matlab图像特征提取

    万次阅读 2017-04-01 13:46:35
    图像的边缘检测:图像的边缘:指图像周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合,存在于目标,背景和区域之间。首先检测图像中的边缘点,再按照某种策略将边缘点连接成轮廓,从而构成分割区域。可以分为俩种,一种为阶跃...
  • matlab区域增长法分割图像例子

    万次阅读 2015-11-01 12:48:17
    1.区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法 其优点是基本思想相对简单,通常能将具有相同特征的联通区域分割出来,并能提供很好的边界信息和分割结果。在没有先验知识可以利用时,可以取得最佳的性能,可以用来...

空空如也

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