Em 7 passos simples você terá sua imagem processada: o Leia a imagem: Uma imagem é escolhida para que ela tenha um contraste específico com seu fundo para que os objetos possam ser identificados. A função eu estou lendo lê a imagem de um determinado local e guarda-a na matriz img1. A função mostrar mostra uma imagem. img1=imread('Linhas.jpg'); imshow(img1) o Conversor para escala cinza: Este passo remove qualquer informação de cor na imagem para facilitar a identificação de objetos. Ó rgb2gray converte a imagem colorida em uma imagem em escala de cinza e os armazena na matriz img2. img1=rgb2cinza(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 dois núcleos. A função im2bw() atribua a cor preta a todos os pixéis que tenham mais brilho e cor branca aos restantes. A função cinza () calcula aproximadamente o limite da imagem. img2=im2bw(img1,graythresh(img1)); imshow(img2) o Complementar a imagem: Nesta etapa complementamos a imagem usando o operador ~ . Com isso convertemos os “patches” brancos em pretos e vice-versa. Realizamos este passo à medida que queremos que as áreas 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 limites. B = bwlimites(img2); imshow(img2) text(10,10,strcat('color{green}Objetos encontrados:',num2str(length(B)))) espere o Desenhe os limites: Este é um passo divertido em que marcamos os limites de todos os objetos identificados pela função bwlimites. Destaca-se que esta etapa pode ser eliminada se parecer complicado. para k = 1:comprimento(B) limite = B{k}; plot(limite(:,2), limite(:,1), 'g', 'LinhaLargura', 0,2) fim