基于圆拟合算法的无监督树桩检测与计算

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本文介绍了使用递减圆拟合算法进行无监督树桩检测的方法。通过图像灰度化、边缘检测、形态学处理、Hough 变换及圆参数筛选,实现树桩的自动检测与相关参数(位置、高度、宽度)的精确计算。提供 MATLAB 源代码实现。

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基于圆拟合算法的无监督树桩检测与计算

在图像处理领域中,树桩检测是一个重要的问题。本文介绍了一种基于递减圆拟合算法的无监督树桩检测和计算方法。该方法能够自动、准确地检测出树桩,并进行其相关参数的计算。

算法流程如下:

  1. 读入图像,并进行灰度化处理。
  2. 对灰度图像进行边缘检测,得到二值化图像。
  3. 对二值化图像进行形态学操作,包括膨胀和腐蚀,以消除噪声和连接断裂处。
  4. 对预处理后的图像进行 Hough 变换,获得圆的参数。
  5. 采用递减圆拟合算法,对得到的圆参数进行筛选和优化,得到最终的树桩区域。
  6. 计算树桩的参数,包括位置、高度和宽度。

下面是基于 MATLAB 的源代码实现:

% 读入图像并进行灰度化处理
img = imread('tree.jpg')
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