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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:
) ]6 Z! E( I$ t; P. ^6 C6 N9 C
: z8 |( @2 `% a& H1.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
    6 J- O+ f- f+ r4 B2 q4 K% p1 A
  2.        I = rgb2gray(I);
    5 G' p! O) {. ?/ Q
  3.    catch
    - F5 Y3 w. U$ e* x6 L- ~
  4.    end
复制代码
4.显示原始图像:
  1.    figure;# ~' l8 y+ W8 X3 K/ P
  2.    imshow(I);
    - Z' e8 S9 J1 N- l5 F0 x
  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 = 1:15
    8 W1 R. z) V2 m; I# _# [
  2.        I = wiener2(I, [5 5]);0 V% V) n( N6 |6 S% M
  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');; P5 ?% w1 R$ q: q
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;
      F) r' }+ L  W- s. t
  2.    imshow(I);2 N8 p6 p  Z- y0 F+ @# i
  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;; r. M$ z: I- k# M8 |* X6 J7 W
  2.    for i = 1:m
    0 y- D2 }, V' ?! I
  3.        for j = 1:n) ^; T7 E6 C: l+ ^
  4.            if I(i, j) == 1
    6 B% ?' U/ [9 j) {+ ^
  5.                x(N) = i;
    8 E4 x! A4 m& j: e! X
  6.                y(N) = j;+ U7 q( _/ y\" G3 H9 U. W. [4 v, B
  7.                N = N + 1;9 F! \! ~7 u* b% D- t' i
  8.            end7 d  ?9 p) m, f\" q/ m
  9.        end
    4 t9 \6 P7 P6 e5 g1 J7 D1 O2 L4 P
  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);
    1 \5 n\" d6 j$ ~; O5 z6 E
  2. y = y(IX);
复制代码
11.绘制螺纹线:
  1. figure;
    # J- c# B' X3 h
  2. plot(x, y);; j2 P  p  j$ ?\" D
  3. xlabel('横轴x');
    : |. N5 |+ C7 j1 Y4 f6 H$ `
  4. ylabel('纵轴y');# a4 h: Q* [( G( o9 m& P) V, D( C
  5. title('计算结果');
    * ?, v5 {- ]' v  a  O4 Q6 _
  6. view([90 90]);5 n\" p# T6 N% G  i, j' |+ \
  7. hold on;! Z5 S1 w: u4 w( N8 y
  8. axis equal;) V: X$ x$ q, J8 p. q( Z! D' x( U
  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;
    - F9 E8 u( R& x\" r
  2. lengthxy = length(x);
    1 ]3 R0 P4 s; w$ C- T
  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+ g- X7 l5 e+ U' f# D8 R  y. P* t/ G
  2.     xx{K} = x((K-1)*dlength+1 : K*dlength);! r+ s& {9 d3 L
  3.     yy{K} = y((K-1)*dlength+1 : K*dlength);: ^; ]% h' U2 B: n+ R4 f
  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
    ! y6 K& v: ~9 y. G9 V1 D! v2 h7 {- i
  2.     [bofengy(K), index1] = max(yy{K});% q5 v: Y* O7 N3 Z! d* [
  3.     bofengx(K) = xx{K}(index1);# }+ Q- e+ L3 H3 q/ E9 h
  4.     [boguy(K), index2] = min(yy{K});9 R/ R/ u3 T! _* B\" f3 L
  5.     bogux(K) = xx{K}(index2);
    7 b0 _/ B# r4 U3 L# ?
  6. end
复制代码
15.绘制波峰和波谷的点:
  1. scatter(bofengx, bofengy);
    2 x5 {7 `) [$ d  K
  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)];- T) k* [. ~. e7 L# o$ Z
  2. kb1 = A1 \ bofengy';
    0 r- {\" k7 X) i5 Y9 P\" F
  3. k1 = kb1(1);1 x: |9 [. H+ f/ \
  4. b1 = kb1(2);) N$ X9 z4 f/ s6 J) H) \
  5. x0 = [1 m];/ _- U8 e. J  l( a) g, @5 P
  6. Y1 = k1 * x0 + b1;
    & Q- v0 q8 h5 F# y! u
  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 `, P% r4 w4 f  v
  2. A2 = [bogux', ones(length(bogux), 1)];8 z! [' F/ B0 ]\" u
  3. kb2 = A2 \ boguy';
    0 E  G0 {5 \# F3 M7 W: C$ u' w
  4. k2 = kb2(1);/ X  J1 ], s$ H3 i
  5. b2 = kb2(2);
    3 Q; F% P) x: W$ |* Q8 A7 G2 I
  6. Y2 = k2 * x0 + b2;3 O4 ?/ r) V& n8 W+ O: `. I' q/ ^: M
  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& j& u# p, w) w& e0 ~8 ~% j0 S8 u
- M5 L) X: F, p! @$ H* M) n VeryCapture_20231212171954.jpg . }% X6 E9 W) _: E: ^& L4 b* Q1 H
. `3 w9 s, o0 q
, Y2 B$ j6 U) i: W  w* j: }
  |5 `3 |9 J' h- M: M! F

MATLAB图像处理实现螺纹识别 源程序代码.rar

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