A=imread('3.jpg');
figure(1);
subplot(241);
imshow(A);title('原图');
I=rgb2gray(A);
subplot(242);;imshow(I);title('灰度图');
K=medfilt2(I,[16,16]);
subplot(243);;imshow(A);title('中值滤波');
s=size(K);
all_white=255*ones(s(1),s(2));
all_white_uint8=uint8(all_white);
L=imsubtract(all_white_uint8,K);
level=graythresh(L);
I2=im2bw(L,level);
subplot(244);
imshow(I2);title('二值图');
se=strel('square',3);
J=imopen(I2,se);
J1=imclose(J,se);
subplot(245);imshow(J1);title('形态学处理');
J1=~J1;
subplot(246);imshow(J1);title('形态学处理');
mainfc;
hold on
subplot(241);
[L,num1] = bwlabel(J1,8); %区域标记,
STATS = regionprops(L, 'all');
for k = 1:num1
%area(k)=STATS(k).Area; %计算各区域的面积。
boundary = STATS(k).BoundingBox;
rectangle('Position',boundary,'edgecolor','r' );
end
BW=edge(J1,'canny');
subplot(247);imshow(BW);title('边缘检测');
BW1=bwareaopen(BW,400,8);
subplot(248);imshow(BW1);title('去除小面积');
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于MATLAB公路裂缝检测系统GUI界面.zip
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MATLAB裂缝检测系统是用于检测和识别裂缝的一种基于MATLAB的系统。它利用图像处理和计算机视觉技术,对图像中的裂缝进行自动化的检测和分析。 该系统的工作流程包括以下几个步骤: 1. 图像预处理:对输入的图像进行预处理,包括图像增强、去噪和边缘检测等操作,以提高裂缝的可视性和分割准确性。 2. 裂缝分割:利用图像分割算法,将图像中的裂缝从背景中分离出来。常用的分割算法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于区域的分割等。 3. 特征提取:提取裂缝的特征,包括形状、纹理和颜色等。常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器和局部二值模式等。 4. 裂缝识别:利用机器学习或模式识别算法,将提取的特征与事先训练好的模型进行匹配和分类,以判断图像中是否存在裂缝。 5. 结果展示:将检测结果可视化显示,包括裂缝的位置、形状和大小等信息,以及是否存在裂缝的判断。 MATLAB裂缝检测系统具有较高的准确性和灵活性,可以应用于各种领域,如建筑结构监测、地质勘探和道路维护等。
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基于MATLAB公路裂缝检测系统【GUI界面】
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