数字图像的获取及处理实验报告,图像的逻辑运算实验报告

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  【图像检测】基于计算机视觉实现米粒个数检测含矩阵实验室源码_MATLAB仿真博客的技术博客_博客

  一简介

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  2部分代码函数varargout=mygui(varargin)

  %开始初始化代码-不要编辑

  GUI _ Singleton=1;

  全球即时消息;

  gui_State=struct(gui_Name ,mfilename,

  gui_Singleton ,gui_Singleton,

   gui _ OpeningFcn ,@ mygui _ OpeningFcn,

  gui_OutputFcn ,@mygui_OutputFcn,

  gui_LayoutFcn ,[],

  gui_Callback ,[]);

  if nargin ischar(varargin{1})

  GUI _ state。GUI _ Callback=str 2 func(vara rgin { 1 });

  目标

  如果输出参数的数目

  [varargout { 1:nargout }]=GUI _ mainfcn(GUI _ State,vara gin {:});

  其他

  gui_mainfcn(gui_State,vara rgin {:});

  目标

  %结束初始化代码-不要编辑

  % -在mygui可见之前执行。

  函数my GUI _ opening fcn(ho object,eventdata,handles,varargin)

  %此函数没有输出参数,请参见输出Fcn .

  % h对象句柄到数字

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄包含句柄和用户数据的结构(请参见GUIDATA)

  % vara gin mygui的命令行参数(请参见瓦拉金酒)

  %选择mygui的默认命令行输出

  handles.output=hObject

  %更新句柄结构

  guidata(hObject,handles);

  %等待使mygui等待用户响应(请参见UIRESUME)

  % ui等待(句柄。图1);

  % -此函数的输出返回到命令行。

  函数varargout=my GUI _ output fcn(h对象,eventdata,句柄)

  % varargout单元格数组,用于返回输出参数(请参见VARARGOUT);

  % h对象句柄到数字

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄包含句柄和用户数据的结构(请参见GUIDATA)

  %从句柄结构获取默认命令行输出

  varargout { 1 }=handles.output

  % -在打开按钮中按下按钮时执行。

  函数open _ push button _ Callback(h对象,eventdata,句柄)

  % h打开按钮的对象句柄(见GCBO)

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄包含句柄和用户数据的结构(请参见GUIDATA)

  全球即时消息;

  [文件名,路径名]=.

  uigetfile({* .*;*.BMP ;*.TIF ;*.png ;*.gif ;*.jpg},选择图片);%选择图片路径

  str=[路径名文件名];%合成路径文件名

  im=imread(str);%读取图片

  轴(手柄。轴1);%使用第一个轴线

  im秀(im);%显示图片

  标题(原图像);

  % -在blpf _ pushbutton中按下按钮时执行。

  函数blpf _ push button _ Callback(h对象,eventdata,句柄)

  % h blpf _ button的对象句柄(见GCBO)

  % eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义

  %句柄包含句柄和用户数据的结构(请参见GUIDATA)

  全球即时消息;

  button_state=get(hObject, Value );

  if button_state==get(hObject, Max )

  I0=im

  % I0=im read( beauty。jpg’);

  %支线剧情(2,2,1),im show(I0);标题(原图);

  str={ 半径D0大小:,阶数n:“};%输入相关参数:高斯模板大小、方差、二值化阈值

  sData=InputDlg(str,输入参数,1);

  if ~isempty(sData)

  d0=str 2 double(sData(1));%模板大小

  n=str 2 double(sData(2));%次数

  目标

  I1=imnoise(I0,’高斯);%对原图像加噪声

  %支线剧情(2,2,2),im show(I1);标题(加入噪声后图像)

  %将灰度图像的二维不连续傅里叶变换的零频率成分移到频谱的中心

  s=FFT移位(FFT 2(I1));

  [M,N]=大小(s);%分别返回s的行数到M中,列数到普通中

  n1=楼层(M/2);%对平方米进行取整3仿真结果

  四参考文献[1]洪华庆。基于计算机视觉的米粒质量检测系统d .浙江工商大学。

  博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的矩阵实验室仿真,相关矩阵实验室代码问题可私信交流。

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