matlab - 如何使用 MATLAB 查找图像中红色区域的位置？

Question

如何使用matlab在第一张图片中找到红色区域的位置并在灰度图中标记相同的位置？

Answer 1

希望这是 this question. 的延续

我想建议你先阅读一些关于图像处理的好书和基础书籍。我推荐这本书:Digital image processing using MATLAB by Gonzalez .

无论如何关于你的问题:

1) 将图像转换为 R、G、B 平面。

Image_red = Image_rgb(:,1);
Image_green = Image_rgb(:,2);
Image_blue = Image_rgb(:,3);

2) 由于所需区域红色含量高(根据您问题中的图像)，请取 R 平面和合适值的阈值。

BW = im2bw(Image_red, threshold value)

3) 你得到二值图像，其中条形码区域是一种颜色(假设为白色)，而其他部分是另一种颜色(黑色)。

4) 现在获取这个白色区域的位置作为最小边界矩形。

STATS = regionprops(BW, 'BoundingBox')

一旦你得到这个矩形的位置，就可以做任何你想做的事。例如，要隔离条形码以进行条形码识别，使用 imcrop 命令从原始图像中裁剪此矩形:

barcode = imcrop(original_image, rect)

(我知道代码不完整。我只给出了使用命令的提示。因为，我不熟悉 matlab，我使用 opencv 进行图像处理。但我相信，这是一个简单的任务，你可以完成代码)。

编辑:

在我实现推导公式并应用低通滤波后，我得到的图像是灰度图。我只是应用了一个阈值，以便我只获得高照明区域(包括条形码区域)并遮蔽所有其他部分。现在应用一些腐 eclipse 来去除简单的噪声或小的错误检测。应用扩张进行补偿。现在找到具有最大面积的轮廓(很可能是条形码)。为其获取尽可能小的边界矩形。这是你的条形码。 (我只是在 OpenCV Python 中实现它。我不知道如何在 Matlab 中实现)。下面是一些测试结果:

下面是OpenCV代码:

#### Code for BARCODE detection  ######
import cv,sys
imgco = cv.LoadImage('image.jpg')
img = cv.CreateImage(cv.GetSize(imgco),8,1)
imgx = cv.CreateImage(cv.GetSize(img),cv.IPL_DEPTH_16S,1)
imgy = cv.CreateImage(cv.GetSize(img),cv.IPL_DEPTH_16S,1)
thresh = cv.CreateImage(cv.GetSize(img),8,1)

### Convert image to grayscale ###
cv.CvtColor(imgco,img,cv.CV_BGR2GRAY)

### Finding horizontal and vertical gradient ###

cv.Sobel(img,imgx,1,0,3)
cv.Abs(imgx,imgx)

cv.Sobel(img,imgy,0,1,3)
cv.Abs(imgy,imgy)

cv.Sub(imgx,imgy,imgx)
cv.ConvertScale(imgx,img)

### Low pass filtering ###
cv.Smooth(img,img,cv.CV_GAUSSIAN,7,7,0)

### Applying Threshold ###
cv.Threshold(img,thresh,100,255,cv.CV_THRESH_BINARY)

cv.Erode(thresh,thresh,None,2)
cv.Dilate(thresh,thresh,None,5)

### Contour finding with max. area ###
storage = cv.CreateMemStorage(0)
contour = cv.FindContours(thresh, storage, cv.CV_RETR_CCOMP, cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE)
area = 0
while contour:
    max_area = cv.ContourArea(contour)
    if max_area>area:
        area = max_area
        bar = list(contour) 
    contour=contour.h_next()

### Draw bounding rectangles ###
bound_rect = cv.BoundingRect(bar)
pt1 = (bound_rect[0], bound_rect[1])
pt2 = (bound_rect[0] + bound_rect[2], bound_rect[1] + bound_rect[3])
cv.Rectangle(imgco, pt1, pt2, cv.CV_RGB(0,255,255), 2)

cv.ShowImage('img',imgco)    
cv.WaitKey(0)   

试试这段代码。如果你看懂了代码，试着转换成matlab。可以看到OpenCV documentation here.