pab电路板检测.zip

问题：一个数字图像处理的matlab程序，输入拍摄好的简单pcb板图片（例如左图），和altium designer软件中的pcb设计图（例如右图），对比两者后显示出检测结果：哪里短路，断路（即因刻板机精度问题导致线路间粘连或者断开）。 pcb拍摄照片以下程序中命名为1，pcb设计图以下程序中命名为2

图像分割的几种方法.zip

每一个m文件都是一种方法，可以分别尝试。 如果运行不通，可尝试不直接点击“运行”，而是点击“运行并前进”按钮。

基于MATLAB的特定前景图像分离，将车辆识别并分离出来的第二种方法——通过图像的RGB线性变换的像素操作分离背景

如果运行不通，可尝试不直接点击“运行”，而是点击“运行并前进”按钮。 这个MATLAB函数将灰度图像I中的强度值映射到J中的新值，使得1%的数据在I的低强度和高强度下饱和。对图像f中任意像素的灰度值x进行变换，得到图像f 中对应像素的灰度值XF。 具体的算法步骤如下： i. Set adjustment linearity value; ii. Read in the image to be processed and assign it to I; iii. Assign image data to R. Change the original image into a monochrome image and keep the red color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns R1; iv. Assign image data to G. Change the original image into a monochrome image and keep the green color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns G1; v. Assign image data to B. Change the original image into a monochrome image and keep the blue color. Use the function imadjust to adjust the gray level of R, and the result returns B1; vi. Get RGB image after transformation; vii. Draw R, R1, G, G1, B, B1 images and observe the results of linear gray-scale transformation. 结果一般。 版权声明：本文为CSDN博主「灵泉matlab」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_31434537/article/details/104562388

基于MATLAB的特定前景图像分离，将车辆识别并分离出来的第一种方法——基于CIElab空间颜色K均值聚类的彩色图像分割

基于CIElab空间颜色K均值聚类的彩色图像分割。 如果运行不通，可尝试不直接点击“运行”，而是点击“运行并前进”按钮。 具体步骤如下： i. Read image file data; ii. Transform color image from RGB to lab color space; iii. Format conversion; iv. Segmentation of image into n regions by K-mean clustering; v. Take out a component and B component of lab space; vi. Repeated clustering n times; vii. Displays segmented regions. ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「灵泉matlab」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_31434537/article/details/104562388