В 7 прости стъпки ще имате вашето обработено изображение: o Прочетете изображение: Изображение се избира така, че да има значителен контраст с фона, така че обектите да могат да бъдат идентифицирани. Функцията imread чете изображението от дадено място и го съхранява в матрицата img1. Функцията imshow показва изображението. img1=imread('Lines.jpg'); imshow(img1) o Преобразуване в скала на сивото: Тази стъпка премахва всякаква цветова информация в изображението, за да улесни идентифицирането на обектите. Rgb2gray преобразува цветното изображение в изображение в сива скала и го съхранява в матрицата img2. img1=rgb2сив(img1); imshow(img1) o Определяне на прага на изображението: Тази стъпка определя прага на изображението чрез преобразуване на изображението в нива на сивото в изображение, което съдържа само два цвята. Функцията im2bw() присвоява черен цвят на всички пиксели, които имат светимост под прагово ниво, а останалите са бели. функцията graythresh() приблизително изчислява прага на изображението. img2=im2bw(img1,graythresh(img1)); imshow(img2) o Допълване на изображението: В тази стъпка ние допълваме изображението с помощта на оператора ~. По този начин превръщаме белите петна в черни и обратно. Изпълняваме тази стъпка, тъй като искахме проблемните области (обекти) да бъдат оцветени в бяло. img2=~img2; imshow(img2) o Намерени границите на обекта: Тази стъпка намира границите на всеки обект, който намира, и го съхранява в B. Текстовата функция отпечатва броя на обектите, които са намерени от bwboundaries. B = bwграници(img2); imshow(img2) text(10,10,strcat('\color{green}Намерени обекти:',num2str(length(B)))) задръжте o Начертайте границите: Това е забавна стъпка, в която маркираме границите на всички обекти, идентифицирани от функцията bwboundaries. Тази стъпка може да бъде премахната, ако изглежда сложна за k = 1:length(B) boundary = B{k}; plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'g', 'LineWidth', 0.2) край