In 7 semplici passaggi la tua immagine sarà elaborata: o Leia un'immagine: Un'immagine è stata scelta in modo che abbia un contrasto considerevole con il suo fondo in modo che gli oggetti possano essere identificati. Una funzione imread leggi l'immagine di un determinato locale e salvala nella matrice img1. Una funzione imshow mostra un'immagine. img1=imread('Righe.jpg'); immostra(img1) o Convertitore per scala cinza: Questo passo rimuove tutte le informazioni sul cor sull'immagine per facilitare l'identificazione degli oggetti. O rgb2grigio convertire un'immagine colorata in un'immagine nella scala di cinza e un armadietto sulla matrice img2. img1=rgb2grigio(img1); immostra(img1) o Limite dell'immagine: Questo passo taglia il limite dell'immagine, convertendo l'immagine in una scala di cottura in un'immagine che contiene solo due nuclei. Una funzione im2bw () attribui al cor preta a tutti i pixel che hanno più luminosità e al cor branca ai restanti. Una funzione greythresh () calcola approssimativamente il limite dell'immagine. img2=im2bw(img1,grigiothresh(img1)); immostra(img2) o Completa un'immagine: Nesta etapa complementeremo l'immagine utilizzando l'operatore ~ . Com isso convertemos os “patches” brancos in preto e viceversa. Realizamos este passo à medida que queremos que as áreas de preocupação (objetos) sejam de cor branca. img2=~img2; immostra(img2) o Incontro con i limiti dell'oggetto: Questo passo incontra i limiti di ogni oggetto che incontra e armazena in B. La funzione di testo stampa il numero di oggetti che vengono trovati da bwboundaries. B = bwconfini(img2); imshow(img2) text(10,10,strcat('color{green}Oggetti trovati:',num2str(length(B)))) tieni premuto o Desenhe os limits: Questo è un passo divertente in cui segnaliamo i limiti di tutti gli oggetti identificati per funzione bwboundaries. Destaca-se que questo passo può essere eliminato se sembra complicato. per k = 1:lunghezza(B) confine = B{k}; plot(confine(:,2), confine(:,1), 'g', 'LineWidth', 0.2) end