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Processamento de imagem através do software MATLAB

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Abstract

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 tutorial a seguir é realizado com a ajuda do software MATLAB.

MATLAB significa “Matrix Laboratory” e é  um software interativo de alta performance voltado para o cálculo numérico, com uma linguagem de programação de quarta geração, desenvolvido pela Mathworks. Através do MATLAB, podemos resolver problemas 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 professor deve manter um olhar atento no trabalho realizado pelos alunos. O tutorial pode ser realizado, executando os comandos em cada passo sequencialmente na janela de comando do MATLAB.

 

Uma imagem original

Fonte https://www.instructables.com/Image-Processing-and-Counting-using-MATLAB/

Learning Outcomes

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.
  • Responsabilidade social e consciência.
  • Conhecimento matemático, reconhecendo diferentes medidas, volumes e perspetivas.
  • Como trabalhar em grupo.
  • Como entender os princípios de programação.
  • Como processar uma imagem usando MATLAB.

Other Instructions

Em 7 passos simples terá sua imagem processada: o Leia a imagem: Uma imagem é escolhida para que ela tenha um contraste considerável com seu fundo para que os objetos possam ser identificados. A função imread 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 Converter para escala cinza: Este passo remove qualquer informação de cor na imagem para facilitar a identificação de objetos. O rgb2gray converte a imagem colorida em uma imagem em escala de cinza e a armazena na matriz img2. img1=rgb2gray(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 e a cor branca aos restantes . A função graythresh () calcula aproximadamente o limiar da imagem. img2=im2bw(img1,graythresh(img1)); imshow(img2) o Complemente a imagem: Nesta etapa complementamos a imagem usando o operador ~ . Com isso convertemos os “patches” brancos em preto 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 bwboundaries. B = bwboundaries(img2); imshow(img2) text(10,10,strcat(‘color{green}Objects Found:’,num2str(length(B)))) hold on o Desenhe os limites: 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. for k = 1:length(B) boundary = B{k}; plot(boundary(:,2), boundary(:,1), ‘g’, ‘LineWidth’, 0.2) end

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Language

Portuguese

Main Topics

Engineering, Science, Technology

Keywords

image processing MATLAB programming