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Αφηρημένη
Esta es una actividad basada en el processamiento de images con MATLAB, dónde se buscará descubrir como contar el numero de objetos distinguibles en una imagen. Πραγματοποιήστε την αγιούντα του MATLAB. Το MATLAB σημαίνει «laboratorio de matriz» και είναι ένα ενσωματωμένο υπολογιστικό αριθμητικό και γλωσσικό πρόγραμμα προγραμματισμού της γενεαλογίας, desarrollado από το MathWorks. Χρησιμοποιήστε το MATLAB, τα προβλήματα επίλυσης podemos για υπολογισμούς τεχνικής μέτρησης που αφορούν τα παραδοσιακά προγράμματα, como C, C++ και Fortran. Esta actividad puede ser desarrollada por los estudiantes individualmente o en parejas y se centrará en el uso de MATLAB. El profesor mantendrá un control estrecho del trabajo realizado por los alumnos. Esta actividad se podrá realizar ejecutando los Comandos secuencialmente en cada paso en la ventana de Comandos de MATLAB.

Μια πρωτότυπη εικόνα
Fuente: https://www.instructables.com/Image-Processing-and-Counting-using-MATLAB/y http://informatica.uv.es/iiguia/VC/tutorial.pdf
Μαθησιακά αποτελέσματα
Οι απόφοιτοι των αποφοίτων επεξεργάζονται μια εικόνα που χρησιμοποιούν το MATLAB.
- Οργάνωση el trabajo en equipo dividiendo tareas y roles.
- Habilidades sociales como liderazgo, conciencia organizacional o comunicación.
- Habilidades de Programación.
- Gestión del tiempo y de los recursos para cumplir los objetivos propuestos.
- Κοινωνική ευθύνη.
- Conocimiento matemático reconociendo diferentes medidas, volúmenes y perspectivas.
- Cómo trabajar en grupo.
- Cómo comprender los principios de programación.
- Επεξεργαστείτε την εικόνα χρησιμοποιώντας το MATLAB.
Άλλες Οδηγίες
En 7 sencillos pasos tendrás tu imagen processada: o Leer una imagen: Una imagen es elegida para que tenga un contrate σημαντικά contu fondo y que los objetos puedan ser identificados. La función δεν έχω διαβάσει lee la imagen desde una ubicación dada y la almacena en la matriz img1. La función imshow muestra la imagen. img1=imread('Lines.jpg'); imshow(img1) o Convertir en escala de grises: Este paso elimina cualquier información de color en la imagen para facilitar la identificación de Objetos. Ελ rgb2gray convierte la imagen de color en una imagen de escala de grises y la almacena en la matriz img2. img1=rgb2gray(img1); imshow(img1) o Umbral de la imagen: Este paso marca los umbrales de la imagen al convertir la imagen de escala de grises en una imagen que contiene solo dos colores. La función im2bw asigna el color negro a todos los píxeles que tienen luminosidad. La función gris calcula aproximadamente el umbral de la imagen. img2=im2bw(img1,graythresh(img1)); imshow(img2) o Συμπληρωματικό la imagen: En este paso complementamos la imagen usando el operador ~. Con esto convertimos las zonas blancas en negro y viceversa. Realizamos este paso ya que queremos que las áreas de atención (objetos) fueran de color blanco. img2=~img2; imshow(img2) o Encontrar los extremos del objeto: Este paso encuentra los extremos de cada objeto que, a su vez, lo encuentra y lo almacena en B. La función de texto imprime el número de objetos que se encuentran en bwboundaries. B = bwboundaries(img2); imshow(img2) text(10,10,strcat('color{green}Αντικείμενα που βρέθηκαν:',num2str(μήκος(B)))) o Trazar los límites: Este es un paso en el que marcamos los límites de todos los objetos identificados por la función bwboundaries. Este paso puede ser eliminado si te parece complicado para k = 1:length(B) όριο = B{k}; plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'g', 'LineWidth', 0,2)
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