【手掌识别】形态学手掌长宽检测【含Matlab源码 1382期】

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⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

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Matlab图像处理（仿真科研站版）

⛄一、形态学简介

1 概述
1.1 基本思想
用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到对图像分析和识别的目的

1.2 基本运算
膨胀、腐蚀、开操作、闭操作

1.3 数学基础
集合论

结构元素：

原始图像需要扩充使得结构元素位于原始图像边缘时扩充部分可以涵盖整个结构元素。

2 二值图像形态学基本操作
2.1 腐蚀操作
结构元素B全部位于A中对应的位移量z，故会削弱边界

效果：

是一种收缩或细化的操作。

2.1 膨胀操作
结构元素B与A有交集对应的位移量z，故会扩张边界

效果：

是一种增长或粗化的操作。
注：腐蚀和膨胀是对偶的（即对前景腐蚀后求反=对背景膨胀的结果）

2.3 开操作
先腐蚀后膨胀，平滑物体的轮廓，断开较窄的连接条、消除细的突出物
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-k35subPp-1626615953008)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/0959bcda0e5c49a6801fd0c7c94e20e7~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)]

2.4 闭操作
先膨胀后腐蚀，同样能平滑物体的轮廓，但会弥合较窄的间断和细长条

效果：向外的角保持不变，向内的角变圆了，填补间断—“加”

2.5 开操作和闭操作的比较
2.5.1 对偶性（闭操作后取反结果=对背景开操作）

2.5.2 性质
算子应用一次后，再用则无变化

2.5.3 对比效果

2.5.4 应用
开操作取出图像中的小目标（去噪）
闭操作连接目标（消除细小间隔）

2.6 击中击不中变换
目的：形状检测（检测某种特定形状的位置，要求每个物体至少被一个像素宽的背景所围绕）
将前景和背景一起匹配


3 二值图像形态学算法
3.1 边界提取

前景-被腐蚀的前景

3.2 孔洞填充

找一个起始点（位于孔洞中），不停膨胀后并上A反，直到不再发生变化

3.3 联通分量的提取

通过上述迭代公式可以从联通图案的一个已知点得到整个联通图案

3.4 凸壳
凸：集合A内连接任意两个点的连线都在A内，则称集合A是凸的
凸壳：任意集合S的凸壳H是包含于S的最小凸集

其中X0为A，Bi是不同方位的结构元素，一个Bi能够做出一个Di，A的凸壳为所有的Di相交


结果：

3.5 细化
A减去A与结构元B做击中击不中变换匹配到的那部分像素

其中B为结构元序列


步骤：
A被B1~Bn按次序细化，再返回B1，从B1开始按次序细化，直到收敛

3.6 粗化
细化的形态学对偶
A并上A与结构元B做击中击不中变换匹配到的那部分像素的和


3.7 骨架
A的骨架可用腐蚀和开操作表达

其中k代表对A进行k次腐蚀，而K则是A被腐蚀为空集前最后一次迭代

3.8 剪裁
是对细化处理和骨架绘制算法的补充，因为这些处理会将附加部分保留下来，应清楚干净，则需要剪裁来取出寄生的多余部分

4 灰度级形态学
4.1 操作
腐蚀：输出图像变暗，亮的细节被减少
膨胀：输出图像变亮，暗的细节被减少
4.2 效果

开操作：去除较小的明亮细节
闭操作：去除较小的暗细节

4.3 算法
图像平滑：先开（抑制亮细节）后闭（抑制暗细节）
形态学梯度：膨胀-腐蚀
顶帽变换：校正不均匀光照，增强阴影的细节

⛄二、部分源代码

function [ height,width,out_img ] = hand_height_width ( gray_img )
%%
%input
%gray_img : input hand image or any measure image like 2d with 0 to 255
%intensity
%output
%height : pixel count of height
%width : pixel count of width
%out_img : segmented image with line for height and width
%%
% hand_height_width function implements hand height and width of the image
% using the method outlined in:
% calculate the hand height and width value for gray image. In Proceedings of the Information Sciences 275 (2014) 45?6.
% Hand shape identification on multirange images.
% [ height width out_img ] = hand_height_width ( gray_img ) function is to find the hand height and width value of the image.
% The input is given to the gray scale image.
%%
%Author: AnAnD g
%Place : Nagercoil
%Contact No :+919994879483
%Contact Mail : anandg.embedd@gmail.com

level = graythresh(gray_img);
seg_img = im2bw(gray_img,level);

[L num] = bwlabel(seg_img);
for j = 1:num
if length(find(L == j)) < 20
L(L==j) = 0;
end
end
L1 = imdilate(L,ones(3));
[labe num] = bwlabel(L1);

%%impixelinfo
%hold on
box = regionprops(labe,'BoundingBox');
m_bounv=0;
m_bounl=0;

for j = 1:num
  

    r_size=  round(box(j).BoundingBox);
    
    
    
    if(m_bounv<(r_size(4)*r_size(3))  ) 
       
       
        m_bounv=r_size(4)*r_size(3);
        m_bounl=j;
    end
    
end
%hold off

if(m_bounl~=0)
r_size= round(box(m_bounl).BoundingBox);

r_img=(seg_img(r_size(2):r_size(2)+r_size(4)-1,r_size(1):r_size(1)+r_size(3)-1,:));

else
r_img=zeros(32,32);
end

seg_img=~r_img;

w_h_img=seg_img;
%Program for height measurement
pos=0;
height_val=0;
center_pos=1;
for i=1:size(seg_img,1)
for j=1:size(seg_img,2)
if(seg_img(i,j)0 && pos0)
pos=pos+1;
center_pos=j;
elseif(seg_img(i,center_pos)1 && pos1)
break;
end
if(jcenter_pos && pos1)
w_h_img(i,j)=1;
height_val=height_val+1;
end
end
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合