机器视觉与图像处理5篇报告解剖.doc
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机器视觉与图像处理石庆升一、实验目的
?。二、实验环境
、WIN计算机实验内容I = imread(rice.png);
imshow(I)
4. 使用形态学开估计背景background = imopen(I,strel(disk,15));
figure, surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0 255]);
set(gca,ydir,reverse);
5. 从原始图像减去Backround形象 I2 = imsubtract(I,background);
imshow(I2)
6. 增加图像的对比 I3 = imadjust(I2);
imshow(I3);
7. 阈值图像 level = graythresh(I3);
bw = im2bw(I3,level);
imshow(bw)
8. 标签图像中的对象 检查标签的矩阵 rect = [105 125 10 10];
grain = imcrop(labeled,rect)
10. 整个标签视图矩阵 RGB_label = label2rgb(labeled, @spring, c, shuffle);
imshow(RGB_label)
11. 测量图像中对象属性 graindata = regionprops(labeled,basic)
graindata(50).Area
12. 计算图像中对象的统计特性 allgrains = [graindata.Area];
max_area = max(allgrains)
biggrain = find(allgrains==max_area)
mean(allgrains)
13. 创建一个颗粒的面积的柱状图 nbins = 20;
figure,hist(allgrains,nbins)
四、实验总结
1）安装过程中需要序列号，这个在百度上搜plp找到相应版本的的序列号就可以了，安装的过程中可能有多个文件包吧，先安装第一个，在第一个安装好以后，程序会提醒你下一个的安装目录，你找到相应文件夹引导一下即可，其他的相同。 最后还要告诉你一下，win7 与matlab 7.0可能不兼容，在安装好的图标上右击属性，选择高级，将以兼容性运行该程序的对勾消掉即可。一、实验目的
?图像处理工具箱的使用理解并掌握常用的图像的增强技术。二、实验环境
、WIN计算机实验内容 加载图片 pout = imread(pout.tif);
tire = imread(tire.tif);
[X map] = imread(shadow.tif);
shadow = ind2rgb(X,map);
2. 调整图像 width = 210;
images = {pout, tire, shadow};
for k = 1:3
dim = size(images{k});
images{k} = imresize(images{k},[width*dim(1)/dim(2) width],bicubic);
end
pout = images{1};
tire = images{2};
shadow = images{3};
3. 提高灰度图像pout_imadjust = imadjust(pout);
pout_histeq = histeq(pout);
pout_adapthisteq = adapthisteq(pout);
imshow(pout);
title(Original);
figure, imshow(pout_imadjust);
title(Imadjust);
figure, imshow(pout_histeq);
title(Histeq);
figure, imshow(pout_adapthisteq);
title(Adapthisteq);
tire_imadjust = imadjust(tire);
tire_histeq = histeq(tire);
tire_adapthisteq = adapthisteq(tire);
figure, imshow(tire);
title(Original);
figure, imshow(tire_imadjust);
title(Imadjust);
figure, imshow(tire_histeq);
title(Histeq);
figure, imshow(tire_adapthisteq)
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