目錄

1.算法運行效果圖預(yù)覽

2.算法運行軟件版本

3.部分核心程序

4.算法理論概述

5.算法完整程序工程

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1.算法運行效果圖預(yù)覽

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2.算法運行軟件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

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%二進(jìn)制化圖像
Images_bin = imbinarize(Images_gray, 0.9);
figure;
imshow(Images_bin);
title('二進(jìn)制圖');%連通域檢測
[B, L] = bwboundaries(~ Images_bin, 'noholes');figure;
imshow(Images0);
hold on
for k = 1:length(B)
boundary = B{k};
plot(boundary(:, 2), boundary(:, 1), 'red', 'LineWidth', 2)
end
title('連通域邊界檢測');%獲取檢測到的區(qū)域的屬性
dgrees  = regionprops(L, 'Area', 'Centroid', 'Perimeter', 'Extent', 'BoundingBox');
NShapes = length(dgrees);%計算每個形狀的度量
for i = 1 : NShapesdgrees(i).Metric = 4 * 3.14 * dgrees(i).Area / (dgrees(i).Perimeter * dgrees(i).Perimeter);
end
0037

4.算法理論概述

? ? ? ?目標(biāo)幾何形狀檢測是計算機視覺領(lǐng)域中的重要任務(wù)之一，旨在從圖像中自動識別和定位不同的幾何形狀，例如矩形、圓形、三角形等。這些形狀檢測在許多領(lǐng)域中都具有廣泛的應(yīng)用，如工業(yè)自動化、物體識別、醫(yī)學(xué)圖像分析等。其中，基于圖像形態(tài)學(xué)處理的目標(biāo)幾何形狀檢測算法通過利用形態(tài)學(xué)變換來實現(xiàn)形狀的檢測和定位，是一種常用且有效的方法。
? ? ? ? 圖像形態(tài)學(xué)是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的應(yīng)用，它使用圖像和結(jié)構(gòu)元素之間的集合運算來分析和處理圖像。在形狀檢測中，常用的形態(tài)學(xué)操作包括腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等。以腐蝕和膨脹為例，它們的數(shù)學(xué)定義如下：

? ? ? ?腐蝕（Erosion）：腐蝕操作可以將圖像中的目標(biāo)對象進(jìn)行收縮，從而減小其大小。對于二值圖像，給定一個結(jié)構(gòu)元素B，圖像A的腐蝕操作可以表示為：$A \ominus B = {z|(B)_z \subseteq A}$。

? ? ? ?膨脹（Dilation）：膨脹操作可以使圖像中的目標(biāo)對象擴(kuò)張，增大其大小。對于二值圖像，給定一個結(jié)構(gòu)元素B，圖像A的膨脹操作可以表示為：$A \oplus B = {z|\text{some} (B)_z \cap A \neq \emptyset}$。

這些形態(tài)學(xué)操作基于結(jié)構(gòu)元素的形狀和大小，可以用來檢測圖像中的不同幾何形狀。

實現(xiàn)過程：
? ? ? ?基于圖像形態(tài)學(xué)處理的目標(biāo)幾何形狀檢測算法的實現(xiàn)過程如下：

? ? ? 圖像預(yù)處理： 首先，將輸入圖像進(jìn)行灰度化或二值化處理，以便于進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作。

? ? ? ?選擇結(jié)構(gòu)元素： 根據(jù)要檢測的目標(biāo)幾何形狀，選擇適當(dāng)?shù)慕Y(jié)構(gòu)元素。例如，要檢測圓形可以選擇圓形結(jié)構(gòu)元素，要檢測矩形可以選擇矩形結(jié)構(gòu)元素。

? ? ? ?腐蝕和膨脹操作： 利用選擇的結(jié)構(gòu)元素分別對圖像進(jìn)行腐蝕和膨脹操作。通過腐蝕操作可以消除小的干擾，并使目標(biāo)區(qū)域收縮。通過膨脹操作可以連接目標(biāo)區(qū)域，填充空隙。

? ? ? ?形狀檢測： 對經(jīng)過腐蝕和膨脹操作后的圖像進(jìn)行分析，通過閾值、連通分量等方法檢測出目標(biāo)幾何形狀。

? ? ? ?定位和繪制： 根據(jù)檢測到的目標(biāo)形狀，可以定位目標(biāo)在圖像中的位置，并繪制邊界框或標(biāo)記以顯示檢測結(jié)果。

5.算法完整程序工程

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