matlab对图像处理——裁剪 获取灰度图 获取坐标点

matlab截取图像Ⅱ

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你可以仔细阅读这篇文章,结合实例初步了解MATLAB的一些功能!

程序要求

  1. 建立循环函数,通过程序依此读取十幅原始图像,然后将原始图像转存为灰度图像

  2. 确定数码管所显示数字的四角坐标,然后将其依次输出

  3. 依据之前寻找到的四个坐标,将数字部分以外的图像设置为黑色;

  4. 在(3)的基础上,通过编写程序将数字部分转存为一个较小的图像(该图像的尺寸由步骤(3)中的四个坐标计算得到)。

建立循环函数

save_path='D:\picture\';    %获取图片所在位置
img_path_list = dir(strcat(save_path,'*.jpg'));   %依次仅读取文件夹中的.jpg格式图片
img_num=length(img_path_list);  %判断图片个数
for i = 1:img_num
    picture_name = img_path_list(i).name;      %获取图片的名称
    picture_1 = imread(strcat(save_path,picture_name));        %1.建立循环函数依次读取原始图像
end
处理后效果:

原始图片

确定坐标

ginput

### Matlab 实现高光谱图像 ROI 分割 对于高光谱图像的感兴趣区域 (ROI) 分割,在 MATLAB 中可以采用多种方法,包括基于阈值的方法、聚类算法(如 K-means)、边缘检测技术以及其他更复杂的机器学习或深度学习策略。下面介绍一种较为简单的方式——通过手动选择 ROI 并应用基本的图像处理操作来进行分割。 #### 手动选取 ROI 后进行预处理 为了便于说明,这里假设已经有一个加载好的高光谱数据立方体 `hsiData` 和对应的波长向量 `wavelengths`。首先展示如何让用户交互式地定义一个矩形框作为初始 ROI: ```matlab figure; imshow(hsiData(:,:,round(numel(wavelengths)/2))); % 显示中间波段的灰度图 title('点击并拖拽以绘制ROI'); h = imrect; % 创建用于获取用户输入坐标的图形对象 position = wait(h); % 获取所选矩形的位置参数[x y width height] ``` 上述代码片段创建了一个窗口显示选定波段下的图像,并允许用户通过鼠标点击加拖曳的方式来指定想要分析的具体位置和小。得到的结果存储于变量 `position` 中[^1]。 #### 提取 ROI 数据 一旦获得了用户的输入信息,则可以根据这些坐标提取相应的子集: ```matlab % 解析出具体的边界范围 xmin = round(position(1)); ymin = round(position(2)); xmax = xmin + round(position(3)) - 1; ymax = ymin + round(position(4)) - 1; % 对原始HSI矩阵做切片操作获得感兴趣的区域 roiCube = hsiData(ymin:ymax, xmin:xmax, :); ``` 这段脚本实现了从完整的三维数组中裁剪出由用户划定的小块区域的功能,从而形成一个新的较小尺寸的数据集合 `roiCube`,它只包含了被圈定部分的信息。 #### 应用简单的分割算法 接下来可以选择合适的特征空间对截取出的 ROI 进行进一步加工。例如,如果希望依据特定波段上的强度差异来做二值化处理的话,那么就可以这样做: ```matlab selectedBandIndex = find(wavelengths >= 700 & wavelengths <= 800, 1,'first'); % 假设我们关心近红外区间的反射率变化 grayImage = squeeze(roiCube(:, :, selectedBandIndex)); % 取单个波段投影成二维平面视图 bwMask = grayImage > mean(grayImage(:))*0.9; % 设定适当门限值构建掩码 labelledRegions = bwconncomp(bwMask); % 寻找连通域标记不同物体轮廓 stats = regionprops(labelledRegions, 'Area', 'Centroid'); % 计算各独立斑块属性统计量 ``` 此段程序先挑选出了某个特殊波段内的亮度分布情况,再经过设定合理的阈值得到黑白两态化的映射关系;最后借助内置工具包完成了形态学运算,识别出所有可能存在的目标实体及其几何特性描述[^2]。
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