基于Matlab实现二值图像的最小外接矩形

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⛄ 内容介绍

为了提高提取水果最小外接矩形的计算效率与精确度,提出一种快速提取水果最小外接矩形的算法.

⛄ 部分代码

%%%寻找图像最小外接矩形

%%%先用迭代式阈值求法将图像变为二值图

img = imread('./source/test0.png');

img = rgb2gray(img);

Th = mean(img( : ));            %将灰度均值设为初始阈值

newTh = 0;

i = 1;

while (Th - newTh) > 1

   pic1 = img;

   pic1(pic1 > Th) = 0;            %大于阈值置零方便求均值

   miu1 = mean(pic1(:));        %小于阈值的像素的灰度均值

   pic2 = img;

   pic2(pic2 < Th) = 0;            %小于阈值置零方便求均值

   miu2 = mean(pic2( : ));      %大于阈值的像素的灰度均值

   if i ~= 1

       Th = newTh;

   end

   i = i + 1;

   newTh = (miu1 + miu2) / 2;

end

imgTh = img;

imgTh(imgTh < Th) = 1;

imgTh(imgTh > Th) = 256;

imgTh = 256 - imgTh;

%%%先用迭代式阈值求法将图像变为二值图

%%%旋转图像求其MER

for angle = 0 : 1 : 90

   imgRotated = double(imrotate(imgTh,angle,'bicubic','loose'));  %求旋转后的图像

   %imshow(uint8(imgRotated));

   [row, col] = size(imgRotated);

   %%%判断最小外接矩形的边界

   for i = 1 : row

       if sum(imgRotated(i, :)) > col

           break;

       end

   end

   yMinTest = i;

   for i = row : -1 : 1

       if sum(imgRotated(i, :)) > col

           break;

       end

   end

   yMaxTest = i;

% out2 = imrotate(Figure1,-typicalAngle,'bicubic','loose');

% imshow(out2);

% rectx = [XLU, XLD, XRD, XRU, XLU];

% recty = [YLU, YLD, YRD, YRU, YLU];

% imshow(uint8(imgTh));

% line(rectx(:),recty(:),'color','r');

%%%旋转图像求其MER

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 李洋 李岳阳. 一种快速提取植物叶片最小外接矩形的算法[J]. 江南大学学报：自然科学版, 2015, 14(3):5.

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