MATLAB 识别色块和数量

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前言

提示：这里可以添加本文要记载的大概内容：
项目需要：

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在 MATLAB 中进行色块识别通常涉及图像处理技能，包括图像读取、预处理、颜色空间转换、阈值分割和形态学操纵等步骤。以下是一个基本的示例代码，展示了如何识别图像中的特定色块。
假设你有一张包罗多种颜色的图像，并且你想识别出特定颜色的色块（比方赤色）。
步骤 1: 读取图像

1. % 读取图像
2. img = imread('your_image.jpg');

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步骤 2: 转换为 HSV 颜色空间

HSV 颜色空间更适合颜色分割，由于它将颜色信息（色调、饱和度、亮度）分开。

1. % 将图像从 RGB 转换为 HSV 颜色空间
2. hsvImg = rgb2hsv(img);

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步骤 3: 界说颜色范围

在 HSV 空间中界说你要识别的颜色的范围。比方，赤色大概界说为：

1. % 定义红色的 HSV 范围
2. redHueRange = [0, 0.1];  % 色调范围
3. redSaturationRange = [0.5, 1];  % 饱和度范围
4. redValueRange = [0.5, 1];  % 亮度范围

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步骤 4: 创建颜色掩码

利用逻辑掩码来标识图像中的赤色区域。

1. % 创建颜色掩码
2. hueMask = (hsvImg(:,:,1) >= redHueRange(1)) & (hsvImg(:,:,1) <= redHueRange(2));
3. saturationMask = (hsvImg(:,:,2) >= redSaturationRange(1)) & (hsvImg(:,:,2) <= redSaturationRange(2));
4. valueMask = (hsvImg(:,:,3) >= redValueRange(1)) & (hsvImg(:,:,3) <= redValueRange(2));
6. colorMask = hueMask & saturationMask & valueMask;

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步骤 5: 应用形态学操纵（可选）

为了去除噪声和小的孤立区域，可以利用形态学操纵，如膨胀和腐蚀。

1. % 形态学操作
2. se = strel('disk', 5);  % 创建一个结构元素
3. cleanedMask = imopen(colorMask, se);  % 开运算去除小区域
4. cleanedMask = imclose(cleanedMask, se);  % 闭运算填充小孔

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步骤 6: 标记和显示结果

利用 bwlabel 标记连通区域，并显示结果。

1. % 标记连通区域
2. [labeledImage, numRegions] = bwlabel(cleanedMask);
4. % 显示结果
5. figure;
6. subplot(1, 3, 1);
7. imshow(img);
8. title('原始图像');
10. subplot(1, 3, 2);
11. imshow(colorMask);
12. title('颜色掩码');
14. subplot(1, 3, 3);
15. imshow(label2rgb(labeledImage, 'jet', 'k', 'shuffle'));
16. title(['识别到的色块数量: ', num2str(numRegions)]);

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完整代码

1. % 读取图像
2. img = imread('your_image.jpg');
3. % 将图像从 RGB 转换为 HSV 颜色空间
4. hsvImg = rgb2hsv(img);
5. % 定义红色的 HSV 范围
6. redHueRange = [0, 0.1];  % 色调范围
7. redSaturationRange = [0.5, 1];  % 饱和度范围
8. redValueRange = [0.5, 1];  % 亮度范围
9. % 创建颜色掩码
10. hueMask = (hsvImg(:,:,1) >= redHueRange(1)) & (hsvImg(:,:,1) <= redHueRange(2));
11. saturationMask = (hsvImg(:,:,2) >= redSaturationRange(1)) & (hsvImg(:,:,2) <= redSaturationRange(2));
12. valueMask = (hsvImg(:,:,3) >= redValueRange(1)) & (hsvImg(:,:,3) <= redValueRange(2));
14. colorMask = hueMask & saturationMask & valueMask;
15. % 形态学操作
16. se = strel('disk', 5);  % 创建一个结构元素
17. cleanedMask = imopen(colorMask, se);  % 开运算去除小区域
18. cleanedMask = imclose(cleanedMask, se);  % 闭运算填充小孔
19. % 标记连通区域
20. [labeledImage, numRegions] = bwlabel(cleanedMask);
22. % 显示结果
23. figure;
24. subplot(1, 3, 1);
25. imshow(img);
26. title('原始图像');
28. subplot(1, 3, 2);
29. imshow(colorMask);
30. title('颜色掩码');
32. subplot(1, 3, 3);
33. imshow(label2rgb(labeledImage, 'jet', 'k', 'shuffle'));
34. title(['识别到的色块数量: ', num2str(numRegions)]);

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这段代码提供了一个基本的框架，你可以根据具体需求调整颜色范围、形态学操纵和布局元素的大小等参数。

步骤七 返回色块坐标

1. % 使用 regionprops 计算每个连通区域的属性
2. stats = regionprops(labeledImage, 'BoundingBox');
4. % 提取边界框坐标
5. boundingBoxes = [stats.BoundingBox];
7. % 显示结果，包括边界框
8. figure;
9. imshow(img);
10. hold on;
11. for k = 1:size(boundingBoxes, 1)
12.     rectangle('Position', boundingBoxes(k, :), 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
13.     % 如果需要，可以在这里打印或存储坐标
14.     fprintf('色块 %d 的坐标: [%f, %f, %f, %f]\n', k, boundingBoxes(k, 1), boundingBoxes(k, 2), boundingBoxes(k, 3), boundingBoxes(k, 4));
15. end
16. hold off;
17. title('识别到的色块及其边界框');

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色块 1 的坐标: [160.500000, 156.500000, 44.000000, 43.000000]
总结

学习使人快乐！
音乐使人愉悦！
日积月累使人充实和自大！

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