- Išteklių informacija
Abstraktus
Este é um projeto divertido baseado em processamento de imagem com MATLAB. Nesta atividade, aprenderemos como contar o número de objetos distinguíveis em uma imagem. O pamoka ir saugiai suprantama naudojant MATLAB programinę įrangą.
MATLAB reiškia „Matrix Laboratory“ ir interaktyvią programinę įrangą, skirtą įvairiems našumo numeriams, com uma linguagem de programação de quarta geração, desenvolvido pela Mathworks. Através do MATLAB, podemos solver problem de informática mais rapidamente do que com linguagens de programação tradicionais, como C, C++, e Fortran. Neste sentido, esta atividade pode ser desenvolvida individualmente pelos alunos individualmente ou em pares e deve ser focada no uso de MATLAB.
O profesoriau deve manter um olhar atento no trabalho realizado pelos alunos. O mokymo programos pode ser realizado, executando os comandos em cada passo sequencialmente na janela de comando do MATLAB.

Atvaizdas originalus
Fonte https://www.instructables.com/Image-Processing-and-Counting-using-MATLAB/
Mokymosi rezultatai
Os alunos irão aprender como editar uma imagem usando MATLAB.
- Organizar um trabalho em equipa, dividindo tarefas e papéis.
- Desenvolvimento de habilidades sociais como: liderança, consciência organizacional ou comunicação.
- Desenvolvimento de habilidades de programação.
- Gestão do tempo e dos recursos para cumprir os objetivos propostos.
- Socialinė ir sąžinės atsakomybė.
- Conhecimento matemático, reconhecendo diferentes medidas, tomai e perspetivas.
- Como trabalhar em grupo.
- Como enterender os princípios de programação.
- Šis procesorius yra naudojamas MATLAB.
Kitos instrukcijos
Em 7 passos simples terá sua imagem processada: o Leia vaizdas: Uma imagem é escolhida para que ela tenha um kontraste regardável com seu fundo para que os objetos possam ser identificados. A função perskaitytas lê a imagem de um determinado local e guarda-a na matriz img1. A função imshow mostra a imagem. img1=imread('Lines.jpg'); imshow(img1) o Konverteris para escala cinza: Este passo pašalinti qualquer informação de cor na imagem para facilitar a identificação de objetos. O rgb2grey konvertuoti imagem colorida em uma imagem em escala de cinza ea armazena na matriz img2. img1=rgb2pilka(img1); imshow(img1) o Limiar da imagem: Este passo atinge o limite da imagem, convertendo a imagem em escala de cinza em uma imagem que contém apenas duas cores. A função im2bw () atribui a cor preta a todos os pixéis que têm mais luminosidade ea cor branca aos restantes . A função pilkšvas () calcula aproximadamente o limiar da imagem. img2=im2bw(img1,graythresh(img1)); imshow(img2) o Papildykite vaizdą: Nesta etapa papilda įvaizdį usando o operador ~ . Com isso convertemos os „patches“ brancos em preto ir atvirkščiai. Realizamos este passo à medida que queremos que as areaas de preocupação (objetos) sejam de cor branca. img2=~img2; imshow(img2) o Encontre os limites do objeto: 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 bwribos. B = bwribos(img2); imshow(img2) text(10,10,strcat('color{green}Objektai rasti:',num2str(ilgis(B)))) hold on o Desenhe os limites: Este é um passo divertido em que marcamos os limites de todos os objetos identificados pela função bwribos. Destaca-se que este passo pode ser eliminado se parecer complicado. kai k = 1:ilgis(B) riba = B{k}; plot(riba(:,2), boundary(:,1), 'g', 'linijos plotis', 0,2) pabaiga
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portugalų