matlab灰色处理代码通过MATLAB连接组件标记
这是一个MATLAB函数，该函数利用图像处理工具箱使用Canny算法将任何图像转换为边缘图像，然后在其中标记连接的组件。
整个标记算法具有可应用于任何图像的功能。
边缘图像经过标记算法，并显示最终图像。
该项目有助于理解使用MATLAB矩阵和图像运算的连接组件标记算法。
注释解释了代码中的每一行。
我们鼓励您优化代码并使其更短，我不是专家:)
数据：
objects.m（您可以使用任何图像作为输入调用的函数）
您可以在函数中使用的示例图像：shapes.png以便于理解
算法：
获得的边缘图像是二进制图像，并转换为uint8（或uint16）灰度图像，以便我们可以标记单独的像素
最初，所有对象/斑点都具有相同的值（此处已设置30，请检查代码），您可以根据对象/斑点的数量在代码中进行编辑
锚点在图像中移动，代码检查像素是否具有设置的初始值
标签从此处开始。
Blob的第一个像素放在源矩阵中。
源矩阵结构：
|source_element1_row source_element1_column|
|source_element2_row
2023-05-06 23:21:11
12KB
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vb代码:把彩色图转为灰度直方图均衡，软化为二值黑白图，进膨胀运算和腐蚀运算，检测边界，检测直线和圆。每个功能用一个command实现。
2023-04-20 13:50:03
3KB
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技术关键
os 模块的使用
使用 os.getcwd 获取当前路径
使用 os.listdir()获取文件列表
使用 os.path.splitext() 分割文件名和扩展名
使用 PLI 的 convert('L') 方法将图片转为灰度
代码实现
from PIL import Image
import os
path = os.getcwd() # 获取当前路径
file_list = os.listdir()
for file in file_list:
filename = os.path.splitext(file)[0]
filexten = os.path.
2023-04-01 12:13:26
158KB
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自己编了个二值图和灰度图的匹配代码还不错-1.fig
I=imread;
I1=rgb2gray;
%I1=255-I1;
data=graythresh;
img=im2bw;
imshow;
[m n]=size;
img1=zeros;
for i=1:m
for j=1:n
if img==1
img1=I1;
else
img1=0;
end
end
end
figure
imshow);
2023-03-29 14:56:25
23KB
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二值化 VS2017编译通过，可直接运行 包括扫描二值化 灰度变换 分段线性变换 灰度分布均衡化 投影法 直方图显示 R直方图统计
2023-03-27 17:49:33
59.6MB
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