MATLAB图像处理实现螺纹识别

2744557306

这段MATLAB代码是用于对螺纹图像进行处理、分析和可视化的脚本。下面是对代码的详细解释：

/ S7 G( M; u2 [9 R' I8 N5 Z1.清理工作区，关闭所有图形窗口：

1. clear; clc; close all

复制代码

2.读入螺纹图片：

1. I = imread('luowen1.bmp');

复制代码

3.转换为灰度图像（如果是RGB图）：

1.    try! p\" K9 I. V- K( D: G$ k, [
   
2.        I = rgb2gray(I);
   ! f4 {* o: P/ f; f3 Y
3.    catch
   5 [$ J- @( s! V* [0 p8 O2 d/ }) x
4.    end

复制代码

4.显示原始图像：

1.    figure;, i$ K/ X) y, U8 E' k
   
2.    imshow(I);2 I) B! U- g# j9 C$ C$ }
   
3.    title('原图（半边螺纹）');

复制代码

5.进行Wiener滤波15次，去除多余的点：

1.    for K = 1:154 Y: ?$ ?7 G7 r+ K  Q9 L9 d
   
2.        I = wiener2(I, [5 5]);
   9 D) O\" ~  t9 l: Y% v
3.    end

复制代码

6.进行Canny边缘检测，得到螺纹的波形：

1.    I = edge(I, 'canny');+ G/ m  H6 T: F: U' |
   

复制代码

7.裁剪图像的边缘：

1. I = I(20:m-20, 20:n-20);

复制代码

8.显示处理后的螺纹波形图像：

1.    figure;
   + c\" ~3 V% W, I6 T
2.    imshow(I);# H2 \2 ~' h2 f( l/ I3 _( `3 k1 ?
   
3.    title('螺纹波形');

复制代码

9.获取白色像素点的位置（像素为1的点的坐标）：

1.   N = 1;
   0 _1 [) e3 @! c' m! `+ `
2.    for i = 1:m
   0 o) p! ?4 b& W4 S% p4 F7 [3 l& ^
3.        for j = 1:n+ R/ U6 F' R+ |. r3 g: P( y$ F; q% f
   
4.            if I(i, j) == 1
   $ g& P3 \/ Q7 n( z! j8 W; h
5.                x(N) = i;
   ( g$ k, x) z4 w0 |6 I
6.                y(N) = j;, T) z( h. t) x7 }! N. F2 w
   
7.                N = N + 1;
   + x: U# s; e( u7 s, X
8.            end! `! G$ F( E: _9 C% q
   
9.        end
   - A0 [( m  x. q+ ~5 m6 U, T
10.    end

复制代码

10.将x按升序排列，并按照x的顺序重新排列y：

1. [x, IX] = sort(x);
   2 O/ O( o$ i+ q* w! V2 e5 H
2. y = y(IX);

复制代码

11.绘制螺纹线：

1. figure;
   ' r( X. w' C+ x, x
2. plot(x, y);1 N/ r2 r( f9 |+ e9 G; ^
   
3. xlabel('横轴x');
   ; x% n6 W6 Y\" h: }: e, b
4. ylabel('纵轴y');$ i, b5 R& \! l: X# ^: q
   
5. title('计算结果');
   7 i8 B$ }6 Y8 k; S9 G& t
6. view([90 90]);% Y5 n$ H7 K6 f\" c, Q
   
7. hold on;
   4 x: |6 c. z4 y
8. axis equal;5 N. L: ~  }( n
   
9. axis([1 m 1 n]);

复制代码

12.将x和y数据点等分成M段：

1. M = 10;
   ( g0 Q: w  R' f/ J4 P+ E: _, }
2. lengthxy = length(x);6 f( y2 {* ?5 |& \. a
   
3. dlength = floor(lengthxy / M);

复制代码

13.对每一段进行波峰和波谷的计算：

1. for K = 1:M- M# D) n0 u% V$ w4 C
   
2.     xx{K} = x((K-1)*dlength+1 : K*dlength);5 x' h- u8 T' @$ J: z' X8 d
   
3.     yy{K} = y((K-1)*dlength+1 : K*dlength);! \  ^  J5 @& _2 W2 U\" D
   
4. end

复制代码

14.对每一段找到波峰和波谷的坐标：

1. for K = 1:M& \4 n\" S5 K1 Q* R  }
   
2.     [bofengy(K), index1] = max(yy{K});
   / Y! ]: C' Q7 B( F: D) T
3.     bofengx(K) = xx{K}(index1);1 i2 J# d( g$ |6 b7 i0 S/ C3 }
   
4.     [boguy(K), index2] = min(yy{K});4 }8 u) Z( y, e9 t: A/ s
   
5.     bogux(K) = xx{K}(index2);4 i7 R: c6 ?& _0 u
   
6. end

复制代码

15.绘制波峰和波谷的点：

1. scatter(bofengx, bofengy);$ n) @6 J& H* V2 l
   
2. scatter(bogux, boguy, 'k');

复制代码

16.对所有的波峰进行直线拟合，计算出直线的斜率k1和截距b1，并绘制出拟合直线：

1. A1 = [bofengx', ones(length(bofengx), 1)];
   6 ^\" c# M! z6 i: y# m
2. kb1 = A1 \ bofengy';
     ]3 _- ^3 i' \/ o. w1 v
3. k1 = kb1(1);( S/ Q: i1 h6 q4 S  Q\" o/ i
   
4. b1 = kb1(2);
   \" S% M: K! l8 V. C
5. x0 = [1 m];3 ^0 E  S# |, y, e# t8 a: e% ]$ T
   
6. Y1 = k1 * x0 + b1;3 v4 V1 F* y9 I\" A6 _7 X
   
7. plot(x0, Y1, 'm');

复制代码

17.对所有的波谷进行直线拟合，计算出直线的斜率k2和截距b2，并绘制出拟合直线：

1. matlab
   8 ^2 [# L! x2 ?- k# O1 E- F
2. A2 = [bogux', ones(length(bogux), 1)];; B7 ~) A2 Y+ F0 \' n+ r
   
3. kb2 = A2 \ boguy';2 M3 h- a$ m* G6 K+ d
   
4. k2 = kb2(1);
   ) w4 s; b- ?, a  a; j
5. b2 = kb2(2);
   % O: k3 M/ H* g4 o% T* |8 B
6. Y2 = k2 * x0 + b2;
   2 m0 S  x! y- g( _5 s# Q0 I& [* N. |
7. plot(x0, Y2, 'r');

复制代码

这段代码主要完成了对螺纹图像的预处理、边缘检测、曲线分析和可视化等步骤。
0 y8 V, w. h" x+ n+ V1 X
. p4 Q* o0 H. p2 v* E# v" s# O; ^

4 H0 A9 R) Y& N  n8 X3 D
: l3 ~) o' f) r% B5 @) o