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：
4 Y4 P, s) w1 E/ k. G+ U/ t7 ^; d
1.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
   , J7 t; V- K5 L& @3 U$ u
2.        I = rgb2gray(I);
     }$ ]' H3 h) o6 N: Q$ V
3.    catch\" g% |; F8 v$ @  Q) O) ?. Y- j
   
4.    end

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4.显示原始图像：

1.    figure;& w: }1 q: S( {9 `
   
2.    imshow(I);
   7 x+ @\" ]+ O% Q\" t
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 = 1:15
   / _7 r/ [5 s2 Y4 ?9 O+ y/ d, h8 o, w
2.        I = wiener2(I, [5 5]);3 h% `  m0 I# y+ g/ m7 ^% @+ ]
   
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');$ E) h6 }9 Z* d# z
   

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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;5 ]/ d# R) C% w& l
   
2.    imshow(I);
   0 l; a6 r. z9 d. ^+ t3 a# ~
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;  {' E# f\" k; d8 h: x7 e
   
2.    for i = 1:m! B8 C  h) ~\" c4 Z7 B% h
   
3.        for j = 1:n. t  j! ^; ~! F8 T0 J
   
4.            if I(i, j) == 14 A* C' `2 v3 l! v# F+ z
   
5.                x(N) = i;
   6 w4 y$ W0 Y8 N
6.                y(N) = j;
   4 ^9 q. T3 \: [9 T; g' ]* g
7.                N = N + 1;
   ) W0 |\" j  O- ?& W* C4 G- ]
8.            end
   : Q7 d- K\" I/ w- a' M
9.        end, o$ ]* [& F, }9 p$ C0 }
   
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 [2 x8 d# a+ K: h- _; N
2. y = y(IX);

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11.绘制螺纹线：

1. figure;
   1 [4 ]8 {4 F  _1 D9 Q
2. plot(x, y);\" @6 g* z7 Y1 y& I3 K
   
3. xlabel('横轴x');4 b0 s9 e# [* f8 J4 d& o$ V
   
4. ylabel('纵轴y');
   $ C/ z! b2 N4 X: r) N
5. title('计算结果');  O5 R& J( H! ]$ W
   
6. view([90 90]);
   1 @! m( e% @* ]  S: ]\" q
7. hold on;
   ( V9 L+ a, c3 w
8. axis equal;% u* Z6 L+ w# 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;, k  T5 A* X/ q- r\" X
   
2. lengthxy = length(x);& M+ F* {, K( t% e( |/ t0 G0 O
   
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:M2 @( X1 J* L1 h/ G- {
   
2.     xx{K} = x((K-1)*dlength+1 : K*dlength);
   4 U) c4 M: E$ a% k/ {
3.     yy{K} = y((K-1)*dlength+1 : K*dlength);
   3 S7 Y- n( O8 Q- F' ^
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:M
   ) R# E( J5 Y6 x: _& r- d! W
2.     [bofengy(K), index1] = max(yy{K});. Z* l4 G. h. [. [1 O8 }
   
3.     bofengx(K) = xx{K}(index1);
   7 y4 u- @( _! f$ S
4.     [boguy(K), index2] = min(yy{K});
   2 [' k* p% G1 n2 h9 j- H- q( v6 E
5.     bogux(K) = xx{K}(index2);7 t  n- y+ E% o6 [; d5 H
   
6. end

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15.绘制波峰和波谷的点：

1. scatter(bofengx, bofengy);
   ) o/ K1 Z\" E& A4 p2 ^  K
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)];6 p) C$ I8 ]# @5 w$ V: V8 X
   
2. kb1 = A1 \ bofengy';& B& E; [1 s8 C5 r% @5 R& b6 {, u  u
   
3. k1 = kb1(1);9 N! n4 h) v6 j, [4 l
   
4. b1 = kb1(2);
   + T$ ]5 O4 }& m. [: U
5. x0 = [1 m];6 @7 K& d' _* Y' X# K7 ^3 n+ m- d\" q
   
6. Y1 = k1 * x0 + b1;  U\" P1 N/ G. [+ X
   
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
   1 c* h5 H7 i' ^, y  f
2. A2 = [bogux', ones(length(bogux), 1)];
   6 b1 }8 e& h: ?/ a
3. kb2 = A2 \ boguy';1 N4 T+ S! Y2 w$ [6 Q) w8 c  ^1 `
   
4. k2 = kb2(1);
   * y) h4 o& u2 L. E
5. b2 = kb2(2);# ?( c& F. M5 q( V  G3 v, S
   
6. Y2 = k2 * x0 + b2;
   ) L# g9 Q* V6 u. }) @
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。



) S7 X+ J9 a. C, u2 l9 w8 W

5 [" j8 c  g# H  o1 T5 u' s! ]