我如何应用一个函数到图像，使它找到检测图形形状?- MATLAB答案- MATLAB中心

图像分析 2020年5月7日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/523789-how-can-i-apply-a-function-to-an-image-to-make-it-find-detected-figure-shapes#answer_431021

看我附加的形状识别演示。

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何塞Rosendo 2020年5月7日

嗨，我想补充这一点。我有5枚硬币的形象，我想选择其中的一个，并将其旋转。我在做它的方式是要裁剪的硬币我选择和应用旋转，并试图将其插回原来的形象，我不能做了。

                             为了k = 1：num
                            
                             thisBlob = ismember(lb, k);
                            
                             测量=道具(k);
                            
                             croppedImage = imcrop(img, measurements.BoundingBox);
                            
                             从measurements.Orientation％计算角
                            
                             角= 25;
                            
                             ％旋转图像
                            
                             uprightImage = imrotate（croppedImage，角度）;
                            
                             ％erasedcent = primultiply（〜creampedimage，imgorig）;
                            
                             ％cropg = rgb2gray（UprimeImage）;
                            
                             ％k = imadd（i，j，'uint16'）;
                            
                             newimage = imadd（img，newrimage）;
                            
                             结尾
                            
                             数字;
                            
                             imshow（纽约）;

这是我得到的代码和错误是：

使用IMADD时出错（第72行）

X和Y必须具有相同的尺寸和类或Y必须是一个标量的两倍。

误差在PROJECT1（线312）

newimage = imadd（img，newrimage）;

我在做这个吗？或者是有一个更简单的方法？

谢谢

德米特里·苏科夫 2020年5月11日

功能对example.png图

感谢您的演示示例。还要感谢您对每个命令的解释。它真的帮助了很多。

你帮助我继续前进,但我与宇宙仍有出现问题——这个问题在我看来,看起来smth:你使用和内建函数一样,当你输入矩形/平方/ hegaxon, MatLab知道这些函数,并利用他们你已经创建了smth像形状检测代码,但只对“正确”的形状。

因此，正如我已了解你的代码 - 它不会给一个正确的分类为第二个函数的图形：（我已经附加的例如两个图形功能的画面，只是舒适的阅读） -

1）对于函数r = 7（它在极坐标中的图形是带半径= 7的圆圈，您的代码将为它工作，并将函数（r = 7）图作为圆圈分类;

2）对于函数r = 3-3cos（thetha）（它在极性坐标中的图形是不规则的形状，因此它更接近于一个圆形，而不是正方形或六边形，以及您的代码（如我所知）的圆形（如我所知）作为“像圈子一样的SMTH”或SMTH，选择MATLAB的内置符合句子（六角形/方形/矩形/ ....）;

所以现在我将尽量解释我的问题:

我有纯圆（只是一个例子），这幅画包含图片：

2个半径为3的圆，8个半径为15的圆;

我知道，对于功能：r = 3（在极坐标中），这个功能的图表将是一个半径3的圆圈;

现在只使用这个数学函数(r=3(极坐标))，我想用MatLab在我的图像中找到所有形状，这与我的数学函数(r=3(极坐标))图形(一个半径值为3的圆)(所以MatLab应该在图像中找到10个现有圆中的2个圆)

I can't use any of built-in functions, because shape's that i've got, reminds smth of a r = 3-3cos(thetha) graph, and since MatLab doesn't have this shape as a built-in-functions, it won't classify it purely right (it will classify as smth else or pretending to be a circle, but that's not what i need).

甚至可能这样做，只使用功能的图表？

当我正在寻找我的互联网问题的任何帮助，我被告知，我首先应该在图像Procceing工具箱的工作，我应该使用“MHK优化工具箱”的，我不知道怎么说是正确的，像搜索/拾取/猜谜形式的参数。所以，也许我可以在优化工具箱莫名其妙地做呢？

由于我不能要求你只是给我一个代码，因为这将是不公平的，而且它不会是我的解决方案，我可以问你只要在正确的方式找到我。

提前致谢。

图像分析 2020年5月11日

请界定“水木清华” - 我不知道这个词和它的阻止我完全理解你的评论。

那么你是处理数字图像还是分析功能？如果您有功能，可以将其转换为具有poly2mask（）的图像吗？因为我不知道如何分析一个函数。我需要一个图像，或者（x，y）坐标列表，我们可以使用poly2mask进入图像。

我没有为我的多边形使用内置函数。我从MATLAB和图像处理工具箱的底层内置函数中编写函数。

基本上是表征形状（至少一种方式）的方式是计算顶点。您可以找到质心到边界的距离并绘制它并使用FindPeaks（）。无论在何处，顶点都有距离轮廓中的峰值。如果您没有漂亮的多边形，而是一些任意，不规则的“Splat”形状，那么您必须提出自己的算法，以便您如何表征形状。也许您可以使用深度学习来训练网络将您的形状分为一些有限数量的已知，预定，预定义的形状类，如圆圈，循环，星号，心脏，哑铃等。

德米特里·苏科夫于2020年5月13日

3shapes.png.

我有3种不同形状的形状

红色一个可与R 1 = 3-3cos（thetha）（极坐标系统）进行说明

蓝色的可以用r2 = tan(sin(2*thetha))(极坐标系统)来描述

可以用R3 = 5-4sin（2 * Thetha）描述绿色（极坐标系）

我使用的标准内置在功能的imread，imshow，所以我可以进一步努力

我也试图让我的原始图像二值图像（即工作，但就是我的一切）

所以

我给Matlab在偶然的图像中用3个不同的形状，每个形状都可以用它自己的数学函数描述（在开始时写了关于它）

我有3个功能，我也知道他们的图表如何在极坐标看起来像

所以，现在，我想使MATLAB来以下列方式工作：

1）MatLab的已经得到的图像用3点不同的形状作为输入;

2）我在一个实时脚本中写下了所有3个数学函数，可以描述我的图像中的形状（极性坐标中的函数图具有与图像中的形状相同的形状）

3）我不完全了解，但是MatLab中应做到以下几点（他看到图像的红色形状，那么他应该在某种程度上知道，这个函数的R1 = 3-3cos（thetha）曲线形状是相同的形状，他认为在图像（在图像的红色的形状））

4），他应该发现图像中的红色形状，可以用R1 = 3-3COS（Thetha）功能描述，然后他应该说图像中的红色形状可以用功能R1 = 3-3COS描述（Thetha）告诉我这个

能不能照我说的做?

我已经尝试做poly2mask如你所说，我有一对(x,y)，但我误解下一步要做什么

而最后一件事 - 图像中的所有这些形状都不是红色/蓝色/绿色，它们是灰色的，我已经在desmos中使用了颜色只是说有3种不同的形状，并且每个形状可以用它的数学函数违反它（要做到这一点，只是清除，我已经制作了红色/绿色/蓝色，所以这是与RGB图像有关，它只是DESMO中的线条颜色）

提前致谢

图像分析于2020年10月18日

我将阈值灰度图像产生一个二值图像。然后调用regionprops()来获取形状的质心。然后调用bwboundaries()来获取大纲。然后我要减去质心，这样你就可以扫描轮廓，得到极坐标。然后您可能需要使用rescale()将其从0缩放到3，以使其与您的参考“r”曲线的振幅相匹配。然后我将测试径向轮廓的残差与参考曲线的径向轮廓进行比较。残差最小的那个是最匹配的那个。这是一个开始

                             mask = grayImage > somvalue;%或<取决于斑点是否比背景亮或暗。
                            
                             面具= bwareafilt（面具，1）;%只取最大的一团。
                            
                             道具= regionprops(面具,“重心”）;
                            
                             边界= bwboundaries（掩模）;
                            
                             边界边界= {1};%(行，列)格式，不是(x, y)。
                            
                             X =边界（：，2） -  props.Centroid（1）;
                            
                             Y =边界（：，1） -  Props.Centroid（2）;
                            
                             半径=√x。^ 2 + y ^ 2);
                            
                             角度= atand(y ./ x);
                            
                             rescale(半径，0,3);/ /重新缩放
                            
                             绘图（角度，半径，“b -”那'行宽'，2）;
                            
                             网格在;

我相信你的课程不希望我为你做整个东西，以便你自己转身，所以我会让你完成它。

德米特里·苏科夫 2020年10月23日

1）我已经生产了我的形象到二进制;

2)我调用了regionprops()，得到了形状的质心;

3)我调用bwboundaries来得到轮廓(不是形状的轮廓，而是像一个正方形的线，我的形状在里面);

我compelety误解你的下一步“然后我的。减去重心，所以你可以扫描外形让它在极坐标） - 我不知道，你这个是什么意思‘减去’ - 你能不能给任何的例子？（也许有你的演示一些例子，我错过了）（或许还有在MATLAB函数存在一个BUIT做此操作）。

关于形状轮廓是如何被打破的，嗯，没有规则可以控制这种情况，比如它可以被打破2、3或5次(就像形状的轮廓中有5个“裂缝”)。图像将完全不包含背景抓拍。杂物——嗯,这取决于形象,一些没有杂物,他们中的一些人有很多杂物,真的很难得到well-binarized形象,因为毫无疑问——这将是二进制,但形状的质量在这种情况下“亟待”——他们(形状的轮廓线)可以有很多“差距”,甚至灰度图像中相邻的两个形状，在二值图像中也可以变成一个形状。

这些形状来自于硅表面的图片，它会腐蚀后 - 所以我必须在图像上没有控制 - 我只收到他们工作，而这一切。

谢谢

图像分析 2020年10月23日

请参阅此并根据需要进行适应：

                             clc;％清除命令窗口。
                            
                             fprintf（'开始运行%s。m…\ n”，mfilename）;
                            
                             关闭全部;%关闭所有数据(imtool.除外)
                            
                             清除;删除所有已存在的变量。或者clearvars，如果你想的话。
                            
                             工作区;％确保显示工作区面板。
                            
                             格式长摹;
                            
                             格式紧凑的;
                            
                             fontSize的= 22;
                            
                             ％------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
                            
                             ％在图像中读取
                            
                             夹= PWD;
                            
                             basefilename ='八..;
                            
                             获取完整的文件名，前面加上路径。
                            
                             fullfilename = fullfile（文件夹，basefilename）;
                            
                             ％检查文件是否存在。
                            
                             如果〜存在（fullFileName，“文件”）
                            
                             %文件不存在——在那个文件夹中没有找到它。
                            
                             %通过剥离文件夹来检查文件的整个搜索路径(其他文件夹)。
                            
                             fullFileNameOnSearchPath = baseFileName;%这次没有路径。
                            
                             如果~存在(fullFileNameOnSearchPath“文件”）
                            
                             ％依然没有找到它。提醒用户。
                            
                             errormessage = sprintf（'错误：搜索路径文件夹中不存在％s。，fullfilename）;
                            
                             uiwait (warndlg (errorMessage));
                            
                             返回;
                            
                             别的
                            
                             ％它在某处找到它。
                            
                             夹= fileparts（其（fullFileNameOnSearchPath））;%确定文件夹的位置。
                            
                             fullfilename = fullfile（文件夹，basefilename）;
                            
                             结尾
                            
                             结尾
                            
                             grayImage = imread (fullFileName);
                            
                             %获取图像的尺寸。
                            
                             ％NumbumoOfColorChannels应该是= 1的灰度图像，3个用于RGB彩色图像。
                            
                             [行，列，numberofcolorChannels] =大小（灰度）;
                            
                             如果numberofcolorchannels> 1
                            
                             ％它不是真正的灰度，就像我们预期的那样 - 它是颜色的。
                            
                             %使用所有通道的加权和创建灰度图像。
                            
                             灰度= rgb2gray（灰度）;
                            
                             %替代方法:通过只取绿色通道将其转换为灰度，
                            
                             %，它在典型的快照中是噪声最小的通道。
                            
                             ％灰度=灰度（:,：，2）;％采取绿色频道。
                            
                             结尾
                            
                             ％显示图像。
                            
                             副区（2,2，1）;
                            
                             imshow (grayImage []);
                            
                             标题（'原始图像​​'那'字体大小'字形大小,“翻译”那'没有任何'）;
                            
                             Impixelinfo;
                            
                             hFig = gcf;
                            
                             hfig.windowstate =“最大化”;%可能无法在MATLAB的早期版本中工作。
                            
                             的DrawNow;
                            
                             ％该图像需要被颠倒，从而螺栓是白色的
                            
                             面具=〜Imbinarize（灰度）;
                            
                             ％------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
                            
                             图像的％分割
                            
                             %填补
                            
                             = imfill(面具,面具“黑洞”）;
                            
                             ％提取只有大于1000的斑点。
                            
                             Mask = bwareaopen(Mask, 1000, 4);的4％连通
                            
                             ％显示掩模图像。
                            
                             副区（2,2，2）;
                            
                             imshow(面具);
                            
                             标题= Sprintf（'面具'）;
                            
                             标题(标题,'字体大小'字形大小,“翻译”那'没有任何'）;
                            
                             Impixelinfo;
                            
                             的DrawNow;
                            
                             得到质心
                            
                             道具= regionprops(面具,“重心”）;
                            
                             找到界限
                            
                             边界= bwboundaries(面具);
                            
                             得到每个边界的半径和角度
                            
                             ％并将它们添加到道具结构。
                            
                             为了K = 1：长度（边界）
                            
                             thisBoundary = {k}边界;
                            
                             道具(k)。x = thisBoundary(:， 2);
                            
                             道具（k）.y =此北面（：，1）;
                            
                             道具(k)。xCentroid =道具(k) .Centroid (1);
                            
                             道具（k）的.yCentroid =道具（k）的.Centroid（2）;
                            
                             副区（2,2，2）;
                            
                             抓住在;
                            
                             图（道具（k）.xcentroid，道具（k）.ycentroid，' r + '那“MarkerSize”，50，'行宽'，2）;
                            
                             得到半径和角度。
                            
                             道具（k）.radius = sqrt（（props（k）.x  -  props（k）.xcentroid）。^ 2 +（道具（k）.y  -  props（k）.ycentroid）。^ 2）;
                            
                             分子=道具(k)。y -道具(k) .yCentroid;
                            
                             分母=道具(k)。x -道具(k) .xCentroid;
                            
                             道具(k)。角= atand(分子/分母);
                            
                             ％绘制半径。
                            
                             副区（2,2，3）;
                            
                             情节(道具(k) .radius,' - '那'行宽'，2）;
                            
                             网格在;
                            
                             包含(“像素指数”那'字体大小'、字形大小);
                            
                             ylabel (“半径”那'字体大小'、字形大小);
                            
                             标题（“半径”那'字体大小'、字形大小);
                            
                             抓住在;
                            
                             ％绘图角度。
                            
                             子图（2,2,4）;
                            
                             情节（道具（k）.angles，' - '那'行宽'，2）;
                            
                             网格在;
                            
                             包含(“像素指数”那'字体大小'、字形大小);
                            
                             ylabel ('角度'那'字体大小'、字形大小);
                            
                             标题（'角度'那'字体大小'、字形大小);
                            
                             抓住在;
                            
                             结尾
                            
                             fprintf（'运行完％S.M ... \ N'，mfilename）;

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