图像处理使用ginput粒度分析

8视图(30天)

显示旧的评论

克里斯托弗·阿特金森 2022年11月1日

0
链接

这个问题直接联系

//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1841158-image-processing-using-ginput-for-grain-size-analysis

评论道: 沃尔特·罗伯森 2022年11月8日

我们的想法是用一枚硬币作为测量参考,以确定火山灰的大小。

所以硬币的大小并不总是最小或最大图像的一部分,我在我的代码指定这个有困难。我知道有一种方法可以使用函数“ginput”所以我可以有用户iput /选择参考点(硬币)。假设这有与我的道具功能(第85行)。这对我很重要因为我想还保持测量值(您将看到在102年和103年行)这样我就可以用它来测量图像的其他部分(我还是弄清楚怎么做)。开放的建议无论如何测量灰。

将下面的代码和欣赏帮助一如既往。也是上面的图片我用因为我觉得这是一个容易使用。

                          关闭所有;
                         
                          清晰的所有;
                         
                          % %读入图像
                         
                          RGB = imread (“20210717 _tamarack_1524.jpg”);
                         
                          %显示图象
                         
                          图(1);
                         
                          clf
                         
                          imshow (RGB)
                         
                          % %真彩(RGB)图像转换成灰度图像
                         
                          I = im2gray (RGB);
                         
                          %使用中值滤波
                         
                          I = medfilt2(我10 [10]);
                         
                          图(2);
                         
                          clf
                         
                          imshow(我)
                         
                          % %计算梯度图像并应用一个阈值
                         
                          %利用边缘和索贝尔算子计算阈值。然后调整阈值,用边缘再次获得一个包含分段二进制掩膜细胞
                         
                          [~,阈值]=边缘(我“索贝尔”);
                         
                          fudgeFactor = 1;
                         
                          受虐妇女综合症=边缘(我“索贝尔”阈值* fudgeFactor);
                         
                          %显示生成的二进制梯度面具
                         
                          图(3);
                         
                          clf
                         
                          imshow(受虐妇女综合症)
                         
                          % %扩张的形象。
                         
                          %使用strel创建两个垂直的线性结构元素的功能。
                         
                          se90 = strel (“行”,90);
                         
                          se0 = strel (“行”3 0);
                         
                          %扩张二元梯度面具使用垂直结构元素随后水平结构元素。imdilate功能扩张的形象。
                         
                          BWsdil = imdilate(受虐妇女综合症(15日,15));
                         
                          imshow (BWsdil)
                         
                          %填补室内空白
                         
                          使用imfill函数%填补剩余的洞
                         
                          BWdfill = imfill (BWsdil,“黑洞”);
                         
                          图(4);
                         
                          clf
                         
                          imshow (BWdfill)
                         
                          % %移除连接对象
                         
                          %删除任何对象连接到图像的边界
                         
                          % imclearborder函数。我们使用4作为连接删除2 d对角线
                         
                          %连接
                         
                          BWnobord = imclearborder (BWdfill 4);
                         
                          图(5);
                         
                          clf
                         
                          imshow (BWnobord)
                         
                          % %的对象
                         
                          %我们使用strel函数创建钻石结构元素
                         
                          %,使物体看起来自然/光滑
                         
                          seD = strel (“钻石”1);
                         
                          BWfinal = imerode (BWnobord, seD);
                         
                          BWfinal = imerode (BWfinal, seD);
                         
                          图(6);
                         
                          clf
                         
                          imshow (BWfinal)
                         
                          % %可视化分割
                         
                          % Labelloverlay函数允许我们显示原始的面具
                         
                          %的形象
                         
                          图(7);
                         
                          clf
                         
                          BWfinal imshow (labeloverlay(我))
                         
                          % % bwareafilt函数允许我们过滤图像,保留(10)或n对象
                         
                          %最大的区域
                         
                          bwsizefilt = bwareafilt (BWfinal 5);
                         
                          % bwlabel返回标签矩阵包含标签的L
                         
                          %在bwsizefilt对象发现
                         
                          L = bwlabel (bwsizefilt);
                         
                          图(8);
                         
                          clf
                         
                          %保留情节
                         
                          持有在
                         
                          %使用矩阵中的值创建伪彩色图L
                         
                          pcolor (L);
                         
                          集(gca),“ydir”,“反向”)
                         
                          %色差属性集
                         
                          阴影平
                         
                          使用regionprops %度量属性的图像区域
                         
                          %计算质心和面积连接组件的形象。
                         
                          道具= regionprops (bwsizefilt,“重心”,“区域”,“EquivDiameter”);
                         
                          为i = 1:长度(道具)
                         
                          情节(道具(i) .Centroid(1),道具(i) .Centroid (2),‘* k”)
                         
                          结束
                         
                          % %找出所有的气泡的大小,所以我们知道大小与bwareaopen过滤时使用。
                         
                          %道具= regionprops(面具,“区域”,“EquivDiameter”,“重心”);
                         
                          allAreas =排序([props.Area]);
                         
                          %显示面具的形象。
                         
                          %次要情节(2,1,2);
                         
                          %硬币半径,可以改变基于参考
                         
                          % uiwait(对话框(选择参考点));
                         
                          % = ginput (1);
                         
                          pennyRadiusInPixels =道具(3)。EquivDiameter / 2;
                         
                          pennyRadiusInMm = 19.05 / 2;
                         
                          %确定点
                         
                          % (x, y) = ginput (1)
                         
                          %中心= (x, y);
                         
                          % viscircles(中心、pennyRadiusInMm '颜色',' b ')
                         
                          %覆盖圆的形象。
                         
                          viscircles([道具(3).Centroid(1),道具(3).Centroid (2)), pennyRadiusInPixels,“颜色”,“b”)
                         
                          返回
                         
                          %计算空间校正因子。
                         
                          mmPerPixel = pennyRadiusInMm / pennyRadiusInPixels
                         
                          次要情节(2,1,2);
                         
                          标题= sprintf (的空间校准% f毫米每像素的mmPerPixel)
                         
                          标题(标题,“字形大小”字形大小,“翻译”,“没有”);
                         
                          %情节的边界气泡在上面的覆盖原始灰度图像
                         
                          使用bwboundaries返回的坐标()%。
                         
                          % bwboundaries()返回一个单元阵列,每个单元格包含对象的行/列坐标的图像。
                         
                          %这里就是我们每个团的边界。
                         
                          边界= bwboundaries(面具);
                         
                          %边界单元阵列,每个团的一个细胞。
                         
                          %在每个单元是一个n除以2的坐标列表(行、列)格式。注意:没有(x, y)。
                         
                          % 1列是行,或y。第2列列,或x。
                         
                          numberOfBoundaries =大小(边界,1);%计算边界,所以我们可以使用它在我们的for循环
                         
                          %这就是我们实际上情节中的每一个blob叠加的界限。
                         
                          次要情节(2,1,1);
                         
                          持有在;%不要让边界吹走显示图像。
                         
                          为k = 1: numberOfBoundaries
                         
                          thisBoundary = {k}边界;%获得这个特定的blob的边界。
                         
                          x = thisBoundary (:, 2);%第2列的列,这是x。
                         
                          y = thisBoundary (: 1);%第1列的行,这是y。
                         
                          情节(x, y,的r -,“线宽”2);%绘制边界为红色。
                         
                          结束
                         
                          持有从;
                         
                          标题= sprintf (的原始图像% d轮廓,从bwboundaries ()”,numberOfBoundaries);
                         
                          标题(标题,“字形大小”、字形大小);
                         
                          轴(“上”,“图像”);%确定图像不是人为紧张因为屏幕的长宽比。
                         
                          消息= sprintf (“做!空间校准\ nThe % f毫米每像素的mmPerPixel)
                         
                          uiwait (helpdlg(消息));