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文档简介

1、实验三基于图像识别的整精米自动检测一、实验目的掌握图像识别的基本方法，掌握图像识别中的各种预处理方法、分割、表示等方法的综合运用。二、实验要求检测出图中的碎米，并在相应的米粒上打上标志。三、实验内容1、对图像进行预处理（滤波、去不均匀背景）2、把米粒图像变成二值图像3、根据区域内部像素的连通性，将不同的区域赋予不同的标记4、计算出单个米粒所占的像素5、根据米粒长度判断整精米和碎米。四、实验流程 五、实验程序closeallclearclcA=imread(FigO926(a)(rice).tif);%读入图片A=im2double(A);%精度转换figure,imshow(A),title(

2、A);%显示原图片se=strel(disk,10);B=imopen(A,se);%对原图片进行开操作figure,imshow(B),title(B);C=A-B;%原图减去开操作后的图片，使背景灰度均衡se=strel(disk,3);C=imopen(C,se);%再一次对实验图片进行开操作，避免各个米粒粘连figure,imshow(C),title(C);h=fspecial(average);D=imfilter(C,h);%对图片进行均值滤波，去除噪声figure,imshow(D),title(D);maxGray=max(D(:);%灰度最大值minGray=min(D(:

3、);%灰度最小值threshold=0.5*(maxGray+minGray);%求出灰度的中值E=(Dthreshold);%求出图片的二值化图figure,imshow(E),title(E);connectedLabel,connectedNum=bwlabel(E,4);%求出连同区域，以及他们的labelellipse=regionprops(connectedLabel,all);%对每个连通区域的像素进行椭圆拟合MajorAxisLength=regionprops(connectedLabel,MajorAxisLength);MajorAxisSum=0;fori=1:con

4、nectedNumMajorAxisSum=MajorAxisSum+ellipse(i).MajorAxisLength;endMajorAxisMean=MajorAxisSum/connectedNum;%所有椭圆的长轴平均值figure,imshow(A),title(Result);holdon%检测每一个椭圆，若椭圆的长轴短于所有椭圆长轴的平均值，则认为该椭圆为碎米，并作出标注fori=1:connectedNumifellipse(i).MajorAxisLength(MajorAxisMean)centroids=cat(1,ellipse(i).Centroid);plot(centroids(:,1),centroid

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