基于MATLAB GUI的织物疵点检测

织物疵点检测是纺织品行业中的重要任务之一，它可以帮助生产商提高产品质量，减少次品率。本文将介绍如何使用MATLAB的GUI工具和OTSU算法来实现织物疵点检测，并提供相应的源代码。

1. 算法原理
   OTSU算法是一种常用的图像二值化算法，它可以根据图像的灰度直方图自动确定一个最佳的阈值，将图像分为前景和背景两部分。在织物疵点检测中，我们可以利用OTSU算法将织物图像转化为二值图像，然后通过分析二值图像中的连通区域来检测疵点。

2. MATLAB GUI设计
   首先，我们需要创建一个MATLAB GUI界面来实现图像的加载和显示。可以使用MATLAB的GUIDE工具来设计GUI界面，添加一个按钮用于加载图像，一个显示框用于显示原始图像和处理后的图像。此外，还可以添加一些控件来调整算法的参数，如阈值等。

3. 图像加载和显示
   当用户点击加载按钮时，可以使用MATLAB的imread函数加载图像，并将其显示在GUI界面中的显示框中。

4. 图像处理
   在图像加载和显示完成后，我们可以添加一个处理按钮，用于执行织物疵点检测算法。当用户点击处理按钮时，程序将执行以下步骤：

   a. 将彩色图像转换为灰度图像，使用MATLAB的rgb2gray函数。
   b. 对灰度图像应用OTSU算法，使用MATLAB的graythresh函数计算