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MATLAB图像处理实现螺纹识别

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发表于 2023-12-12 17:50 |只看该作者 |倒序浏览
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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:3 K4 m" L; C% b. G- u) y, N# @) T

( t. j: Z$ C/ V9 j1.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' L6 S6 I) u) m( P\" ]
  2.        I = rgb2gray(I);
    ! b) k' }3 a3 n8 T3 G
  3.    catch# E& h  x0 J9 p0 {1 `/ \. y9 ]
  4.    end
复制代码
4.显示原始图像:
  1.    figure;. d) C1 C% z; H) e5 I1 `7 F  ~4 A
  2.    imshow(I);  j* A2 M: L& O, ]\" s
  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 = 1:152 \2 B  q* D\" b6 Z+ k
  2.        I = wiener2(I, [5 5]);3 V/ r& S! D5 _: X# S
  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');
    8 N3 H0 q; h6 R' |9 C! r9 S
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;% y* K) q# L7 j! e\" N
  2.    imshow(I);
    ) ?: y; s; B* w1 G0 \3 l( d\" h
  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;
    * `$ x) j4 M  k* w
  2.    for i = 1:m8 I! {! A9 K9 C( ^3 @7 `& Y% h  h
  3.        for j = 1:n
    7 [, F\" [& Y' S) T\" ~! |8 i
  4.            if I(i, j) == 1- [5 b' y- u6 m) x  y. d; ?( ]$ ?
  5.                x(N) = i;9 a9 L0 |4 t1 ~) Y
  6.                y(N) = j;
    ( U; K$ f4 ?& a+ l( f, o: Q
  7.                N = N + 1;$ w+ A& |7 J6 ]4 [
  8.            end2 [, D2 V. p$ h5 h) P% J
  9.        end
    $ H  t; Z: _$ n6 @\" l1 K& c% o
  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);0 W( E: p# d! T
  2. y = y(IX);
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11.绘制螺纹线:
  1. figure;
    3 O' q1 |$ I. g5 ?  D9 O
  2. plot(x, y);
    + e3 s7 @# B  F6 X0 N\" ?
  3. xlabel('横轴x');
    ( ~7 ^& W$ u5 b( k/ A: G3 C
  4. ylabel('纵轴y');5 W4 A4 ]) y% O8 T$ B8 q/ A\" C
  5. title('计算结果');
    9 N8 d\" c& n% t
  6. view([90 90]);; O2 x# q, ~0 S7 T6 U7 O
  7. hold on;
    1 V0 r4 M/ `8 ]
  8. axis equal;  i+ J9 j5 v/ M  f' U
  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;
    1 z7 a+ \! `0 C; E; a) H1 m$ D
  2. lengthxy = length(x);' F2 D4 n  c7 a) p1 F& N% |
  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% r  b1 G! t3 `1 Z\" {
  2.     xx{K} = x((K-1)*dlength+1 : K*dlength);
    & O/ y1 t, i. |! v
  3.     yy{K} = y((K-1)*dlength+1 : K*dlength);7 F# @! ~; P* p) J\" P. X/ D5 l) y0 M
  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:M2 h- i) d1 G( F0 u
  2.     [bofengy(K), index1] = max(yy{K});% {2 a+ g# X9 M& ~; m
  3.     bofengx(K) = xx{K}(index1);
    4 S& p% S* ?% i/ Y2 h' y8 H
  4.     [boguy(K), index2] = min(yy{K});9 i5 u) I3 C+ l7 V9 O! m
  5.     bogux(K) = xx{K}(index2);$ p8 ?, d+ e: O) G3 ]4 X' M2 E
  6. end
复制代码
15.绘制波峰和波谷的点:
  1. scatter(bofengx, bofengy);: J5 p* F4 f) A) ^2 ?1 S4 B1 b: z
  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)];
    ( M9 y8 e7 ?2 L; P2 w. ^2 E
  2. kb1 = A1 \ bofengy';
    ) C: c) F1 d7 j' d+ K6 p8 J
  3. k1 = kb1(1);1 d0 E4 r- c, k7 j! I3 {
  4. b1 = kb1(2);/ O6 n/ S7 ]& D1 w+ ~7 i- l
  5. x0 = [1 m];* n% F+ _1 P! }0 }\" y% O4 f# P8 W$ ^\" n
  6. Y1 = k1 * x0 + b1;) M# L* r9 z0 p/ ^, f0 S
  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$ r2 N; I2 F* F0 x& c7 ~
  2. A2 = [bogux', ones(length(bogux), 1)];1 q# R, ^5 l( p* t; G! u5 X
  3. kb2 = A2 \ boguy';4 D0 ?  M$ B3 A# `1 A& k
  4. k2 = kb2(1);& }: o\" @8 |* b+ K; j- L
  5. b2 = kb2(2);6 Z/ ~! W# I; w4 j& |
  6. Y2 = k2 * x0 + b2;! ^: q/ U2 s! q8 F1 H, x5 d- L
  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。: L  l. ]" Q. t8 q& M. \
- s2 w" {3 G( _7 q) z# p
VeryCapture_20231212171954.jpg
/ f. M+ U- H* a0 ?3 L( Y+ }4 r- o' A, \. O9 Q0 C; W* D* s

2 \8 [1 p4 I' I- V. m
4 n3 N4 @4 q! B/ r2 v. n

MATLAB图像处理实现螺纹识别 源程序代码.rar

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