matlab - 如何使用 MATLAB 在卡车中查找木材？

Question

我的问题是使用拖车背面的图像自动查找和计算卡车中的木材。我正在尝试使用 MATLAB Image Toolbox 解决这个问题。所以，这是我的代码。

function [ centers, rads, metrics ] = TimberFind( img )
    minrad = 20;
    maxrad = 110;
    Hsens = .93;
    CannySens = .20;

    img_gray = rgb2gray(img);
    PSF = fspecial('gaussian', 5, 0.5);
    img_gray = imfilter(img_gray, PSF, 'symmetric', 'conv');
    img_gray = imadjust(img_gray);
    PSF=fspecial('gaussian', 10, 1);
    Blurred = imfilter(img_gray, PSF, 'symmetric', 'conv');
    cont = imsubtract(img_gray, Blurred);
    preprocessed = imadd(img_gray, 3*cont);    

    bin = edge(preprocessed, 'canny', CannySens);

    [cen, r, m] = imfindcircles(bin, [minrad maxrad],'Sensitivity', Hsens);  
end

但是结果不是很好。可以看到the full data设置或以下示例:

因此，如果我使 Canny 和 imfindcircles 算法足够敏感以检测所有木材，就会发现一些多余的结果。我有一个解决这个问题的想法，即从大图像中切出每个木材，然后为获得的小图片构建一些全局标准，并在其上尝试一些机器学习算法。但我认为这种方式相当困难，所以也许有人可以提出其他建议？也许有更好的方法在使用 Canny 算子之前对图像进行预处理？如果您有任何想法如何让它变得更好，请告诉我。谢谢!

Answer 1

实际上，在使用 imfindcircles 之前，实际上并不需要对图像进行预处理，即灰度、高斯滤波和 Cany 边缘检测实际上都没有用。 .

您的代码的简化版本在此图像上给出了非常不错的结果:

代码:

minrad = 20;
maxrad = 110;
Hsens = .93;

[cen, r] = imfindcircles(img, [minrad maxrad],'Sensitivity', Hsens);

结果:

有趣的是，结果比您的原始代码要好得多。越简单越好!