MATLAB图像处理实现螺纹识别

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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：
8 k; U/ I; j8 Z  H+ n
3 `2 K+ B+ h4 d5 t) E1.清理工作区，关闭所有图形窗口：

1. clear; clc; close all

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2.读入螺纹图片：

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

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3.转换为灰度图像（如果是RGB图）：

1.    try
   - e4 G' g# p3 q  B* a
2.        I = rgb2gray(I);
   . Y% @& R% [8 X/ u! Q/ P
3.    catch* U+ `$ k, j# K
   
4.    end

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4.显示原始图像：

1.    figure;9 |$ S. A: n  Z' A2 o) s
   
2.    imshow(I);/ y' I4 _+ r: o, w( s8 U6 l\" @
   
3.    title('原图（半边螺纹）');

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5.进行Wiener滤波15次，去除多余的点：

1.    for K = 1:156 a, }* e+ X5 k* o' j1 P
   
2.        I = wiener2(I, [5 5]);% G1 P% ]4 }- k
   
3.    end

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6.进行Canny边缘检测，得到螺纹的波形：

1.    I = edge(I, 'canny');
   3 G# A: ~# O/ X

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7.裁剪图像的边缘：

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

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8.显示处理后的螺纹波形图像：

1.    figure;1 E: ~% s- o9 g# ?4 I6 g( o
   
2.    imshow(I);& |6 `: y. F, v' p
   
3.    title('螺纹波形');

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9.获取白色像素点的位置（像素为1的点的坐标）：

1.   N = 1;
   . ^\" C  o& a/ D* L& V
2.    for i = 1:m
   ' b' Q9 v2 c$ Q0 }. S
3.        for j = 1:n+ H3 t1 l& C) Q
   
4.            if I(i, j) == 1% s  k0 J4 {$ t. [  T
   
5.                x(N) = i;
   . Z4 B# @, q# J- S1 R' `
6.                y(N) = j;
   / F: C# u2 C# w+ `) [9 @# M\" f& V
7.                N = N + 1;) w3 K8 A  [; v1 u
   
8.            end2 U( f( U( O: o5 ]0 [
   
9.        end! Y/ ^( \. E/ x7 G2 {+ [
   
10.    end

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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);
   0 `$ k5 Q+ k8 D3 {% b8 }
2. y = y(IX);

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11.绘制螺纹线：

1. figure;
   - N4 q1 W* w$ x
2. plot(x, y);: ~' z; |, c( [
   
3. xlabel('横轴x');
   ! u$ Q1 ~2 x1 P6 _) `& L  Z8 ~
4. ylabel('纵轴y');9 t( m4 ?4 C: ]; I9 v6 Q8 |7 Z
   
5. title('计算结果');3 X. ^: b8 c' {0 Z: U! l
   
6. view([90 90]);' D0 R( W& m( C) M2 ?) v5 E  x( T
   
7. hold on;- C3 ?2 D9 v. l) Q. ?% f
   
8. axis equal;% R3 @1 [' U' d6 O( _\" a\" m
   
9. axis([1 m 1 n]);

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12.将x和y数据点等分成M段：

1. M = 10;
   . I3 i2 s7 {$ b  ]9 A/ v
2. lengthxy = length(x);
   2 f/ U8 |7 ?& T; |3 F( ~
3. dlength = floor(lengthxy / M);

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13.对每一段进行波峰和波谷的计算：

1. for K = 1:M; e9 V9 w. |/ z4 x. Y\" {9 h+ S
   
2.     xx{K} = x((K-1)*dlength+1 : K*dlength);
   ) c. c! E9 M4 H, I
3.     yy{K} = y((K-1)*dlength+1 : K*dlength);
   ) b5 h2 R, T# U: {
4. end

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14.对每一段找到波峰和波谷的坐标：

1. for K = 1:M4 V. Q\" ^. v  g% F& s/ N
   
2.     [bofengy(K), index1] = max(yy{K});
   3 |: l7 J1 k\" l
3.     bofengx(K) = xx{K}(index1);( O) L& x* o+ L- C2 f$ Y
   
4.     [boguy(K), index2] = min(yy{K});8 L+ |& A7 ?! k  F* X$ P' R  D
   
5.     bogux(K) = xx{K}(index2);& D& ?# \) M, c0 f* O  m5 ?. {' d
   
6. end

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15.绘制波峰和波谷的点：

1. scatter(bofengx, bofengy);
   - x1 K\" h) Q9 A  B% ]
2. scatter(bogux, boguy, 'k');

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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)];
   5 S* V* k' I/ y- s- S
2. kb1 = A1 \ bofengy';; `3 L2 O! c: D' P2 L; Y; |3 Z$ q
   
3. k1 = kb1(1);
   - Y% d# Q; j4 ~+ `' ?, x5 g
4. b1 = kb1(2);
   + v\" @0 P$ r/ J% y7 a
5. x0 = [1 m];
   2 q, a\" `( T+ y9 J7 e7 g3 A) _
6. Y1 = k1 * x0 + b1;$ {0 a- d& k( f) D
   
7. plot(x0, Y1, 'm');

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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
   ! H8 K) J, V& A: C+ f) G
2. A2 = [bogux', ones(length(bogux), 1)];
   & D7 A: S9 W4 H, D
3. kb2 = A2 \ boguy';3 w+ g% Y# p( s
   
4. k2 = kb2(1);
   ( X9 s' K0 t  d9 p) x7 U* c1 r
5. b2 = kb2(2);- W. u9 {8 \1 ^+ {3 L1 {
   
6. Y2 = k2 * x0 + b2;
   7 M! M+ u* R( T8 E2 B) h
7. plot(x0, Y2, 'r');

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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。

4 z4 Z6 w# H: k& w0 r


! }5 ~9 E1 Q" \3 `# R, c