clc
clear all
close all
img = imread('wound.jpg');
figure('name','原图'),imshow(img);
img_gray = rgb2gray(img);
figure('name','灰度图'),imshow(img_gray);
T1 =graythresh(img_gray);
I1 = im2bw(img_gray,T1);
figure('name','二值'),imshow(I1);
I2 = bwareaopen(I1,10000);
figure('name','小面积'),imshow(I2);
[m,n] = size(I1);
for i = 1:m
for j = 1:n
I3(i,j) = 1-I2(i,j);
end
end
figure('name','取反,ROI= white=1'),imshow(I3);
for i = 1:m
for j = 1:n
I4(i,j) = double(img_gray(i,j))*I3(i,j);
if I4(i,j)<0
I4(i,j) = 0;
end
end
end
figure('name','实质'),imshow(I4,[]);
I5 = zeros(m,n,3);
I5 = uint8(I5);
for p = 1:3
I5(:,:,p) = I3.*double(img(:,:,p));
end
figure('name','结果'),imshow(I5,[]);
% %查看RGB的数值
% img_1 =img(:,:,1); %
% img_2 =img(:,:,2); %
% img_3 =img(:,:,3); %
% figure('name','R'),imhist(img_1);
% figure('name','G'),imhist(img_2);
% figure('name','B'),imhist(img_3);
% figure('name','img_gray'),imhist(img_gray);
% % %边缘检测
% % BW1 = edge(img_gray,'sobel');
% % BW2 = edge(img_gray,'roberts');
% % BW3 = edge(img_gray,'prewitt');
% % BW4 = edge(img_gray,'log');
% % BW5 = edge(img_gray,'canny');
% % figure('name','sobel边缘定位不准,擅长处理灰度渐变和噪声较多的图片'),imshow(BW1);
% % figure('name','roberts边缘定位不准,擅长陡峭低噪声'),imshow(BW2);
% % figure('name','prewitt擅长处理灰度渐变噪声较多'),imshow(BW3);
% % figure('name','log'),imshow(BW4);
% % figure('name','canny不受噪声干扰'),imshow(BW5);
% %
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Matlab提取出RGB图片中的ROI区域,取得的ROI区域同样是RGB
共9个文件
fig:6个
m:1个
jpg:1个
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2023-01-30
19:11:37
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Matlab提取出RGB图片中的ROI区域,取得的ROI区域同样是RGB。示例图片为人体伤口图。大小为599_800_3,其中包含皮肤和伤口,伤口为ROI,本代码可以提取出伤口区域,得到的结果是原图像皮肤部分变为黑色,伤口区域依然为原图.zip
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Matlab提取出RGB图片中的ROI区域,取得的ROI区域同样是RGB。示例图片为人体伤口图。大小为599_800_3,其中包含皮肤和伤口,伤口为ROI,本代码可以提取出伤口区域,得到的结果是原图像皮肤部分变为黑色,伤口区域依然为原图.zip (9个子文件)
G2
RGB图片的ROI提取
wound.jpg 34KB
tiqu.fig 1.1MB
xiaomianji.fig 515KB
test.asv 2KB
qufan.fig 557KB
BW.fig 531KB
gray.fig 1.39MB
test.m 2KB
ROI_RGB.fig 1.57MB
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处处清欢
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