数字图像处理大作业

最新推荐文章于 2023-01-11 12:53:50 发布

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本文介绍了一种使用MATLAB实现的瓶盖定位技术。通过转换到HSV颜色空间，并利用灰度图像进行二值化处理，结合连通域分析，最终实现了对图片中瓶盖的有效定位。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数字图像处理的大作业，将图片中瓶盖的部分定位
还好小可爱帮我，还有同学，代码是自己写的（包含百度中的代码）思路不是自己想的，要继续努力呢。
这里写图片描述
matlab

clear;
clc;
close all;
a = imread('C:\Users\Public\Pictures\Sample Pictures\topic1.JPG');
hv=rgb2hsv(a); 
%可以通过下面的程序看一幅图的HSV三个通道 
H=hv(:,:,1);
S=hv(:,:,2);
V=hv(:,:,3);
subplot(2,1,1);imshow(a);title('原始图像'); 
%subplot(1,2,2);imshow(hv);title('HSV空间I图像');
%subplot(1,3,1);imshow(H);title('HSV空间H分量图像');
%subplot(1,3,2);imshow(S);title('HSV空间S分量图像');
%subplot(1,3,3);imshow(V);title('HSV空间V分量图像');
I=mat2gray(S);
Ibw=im2bw(I);
[l,m]=bwlabel(Ibw,8);
status=regionprops(l,'area','BoundingBox');
areas = [status.Area];
rects = cat(1,  status.BoundingBox); 
[~, max_id] = max(areas);  
max_rect = rects(max_id, :);   
% show the largest connected region    
subplot(2,1,2);imshow(a);title('结果');   
rectangle('position', max_rect, 'EdgeColor', 'r');