Em 7 passos simples terá sua imagem processada: ο Leia μια εικόνα: Uma imagem é escolhida para que ela tenha um contraste considerável com seu fundo para que os objetos possam ser identificados. Ένα função δεν έχω διαβάσει lê a imagem de um determinado local e guarda-a na matriz img1. Ένα função imshow mostra a imagem. img1=imread('Lines.jpg'); imshow(img1) o Μετατροπέας για escala cinza: Este passo remove qualquer informação de cor na imagem para facilitar a identificação de objetos. Ο rgb2gray μετατροπή μιας εικόνας colorida em uma imagem em escala de cinza ea armazena na matriz img2. img1=rgb2gray(img1); imshow(img1) o Λίγα λόγια για την εικόνα: Este passo atinge o limite da imagem, convertendo a imagem em escala de cinza em uma imagem que contém apenas duas cores. Ένα função im2bw () atribui a cor preta a todos os pixéis que têm mais luminosidade ea cor branca aos restantes . Ένα função graythresh () calcula aproximadamente o limiar da imagem. img2=im2bw(img1,graythresh(img1)); imshow(img2) o Συμπλήρωσε μια εικόνα: Nesta etapa complementamos a imagem usando o operador ~ . Συνεχίστε να μετατρέπετε τα "μπαλώματα" και το αντίστροφο. Realizamos este passo à medida que queremos que as áreas de preocupação (objetos) sejam de cor branca. img2=~img2; imshow(img2) o Ενσωμάτωση των ορίων για το αντικείμενο: Este passo encontra os limites de cada objeto que ele encontra e armazena em B. A função texto imprime o número de objetos que são encontrados por bwboundaries. B = bwboundaries(img2); imshow(img2) text(10,10,strcat('color{green}Βρέθηκαν αντικείμενα:',num2str(μήκος(B)))) κρατήστε πατημένο o Καθορισμός των ορίων: Este é um passo divertido em que marcamos os limites de todos os objetos identificados pela função bwboundaries. Destaca-se que este passo pode ser eliminado se parecer complicado. για k = 1:length(B) όριο = B{k}; plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'g', 'LineWidth', 0,2) τέλος