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：

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.    try6 k1 [  _6 A' x% b0 f) B' g
   
2.        I = rgb2gray(I);
   ( g5 k$ R1 O* P1 y
3.    catch; z2 o, C* d3 `4 C+ J
   
4.    end

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4.显示原始图像：

1.    figure;
   ; _\" u: Y* V, G- R; h! |
2.    imshow(I);
   \" F7 V  `* z  ~
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\" C+ ^, v# M: V
   
2.        I = wiener2(I, [5 5]);
   0 d! l$ o6 L+ m/ L; P3 E
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');+ V+ [- z/ P\" |
   

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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;
   * q- C+ W; c, p
2.    imshow(I);  u1 @- F; m8 h) d# m5 y
   
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;
   9 ^+ d\" K) H6 W$ \* j8 x
2.    for i = 1:m& H2 l) Y, t9 O2 i: u: T, s. h
   
3.        for j = 1:n
   3 _# \- ~0 b1 w7 H6 {
4.            if I(i, j) == 1# y/ L  s! L0 l8 z  o  h; K9 L! X
   
5.                x(N) = i;
   2 `1 {- X3 {) _: N4 c6 t+ H1 \
6.                y(N) = j;: r8 [4 E, n5 `/ J. d
   
7.                N = N + 1;
   6 b2 T+ D: R0 ]' [  {\" A  y  n
8.            end6 E3 B* @+ m3 M4 e) @# j
   
9.        end' I1 c9 L$ i5 q. j
   
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);
   * F( J& v1 i; S1 A5 E' X
2. y = y(IX);

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11.绘制螺纹线：

1. figure;
   , S9 A' g\" W1 m$ ^+ W7 {
2. plot(x, y);# k1 }& @1 B+ R3 g2 `+ q
   
3. xlabel('横轴x');
   . {7 C, q( i/ ?. i3 C3 c
4. ylabel('纵轴y');& I5 {: z% D3 }, H
   
5. title('计算结果');
   $ m7 S: Z- U' Y  C2 g+ }4 v9 ^# O
6. view([90 90]);
   4 [: v\" I\" }5 S
7. hold on;5 Q2 X, s8 Q' u\" Q, a7 m
   
8. axis equal;\" T3 D0 r( z# c& {6 }& C
   
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;: V$ V; U( u6 X, x' s, j' P
   
2. lengthxy = length(x);
   ) ]5 E5 J+ B) ^0 ^% ]
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# N, k0 M  L8 H/ p' ]6 j
   
2.     xx{K} = x((K-1)*dlength+1 : K*dlength);
   $ N; \\" @6 I% ~. a5 M. `9 u! S
3.     yy{K} = y((K-1)*dlength+1 : K*dlength);; _4 s( d+ ^\" o/ ]
   
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
   ' U9 U+ W$ b8 O
2.     [bofengy(K), index1] = max(yy{K});
   * k$ H! {! W+ E9 s0 M
3.     bofengx(K) = xx{K}(index1);% X( U8 p6 |- m# w
   
4.     [boguy(K), index2] = min(yy{K});
   ( L! R1 G% a* ]! y
5.     bogux(K) = xx{K}(index2);
   3 o. M7 q\" J7 f$ P: V( I
6. end

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15.绘制波峰和波谷的点：

1. scatter(bofengx, bofengy);* N+ i\" n/ T- N: D3 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)];/ }; E7 n, n3 v) t* l9 o3 H8 o
   
2. kb1 = A1 \ bofengy';7 X0 m! y8 N! z3 Y7 }/ k' n
   
3. k1 = kb1(1);
   : v3 g# U0 U& O  B, e# n
4. b1 = kb1(2);
   % ^5 D( `, ^\" d& Y9 ~, T
5. x0 = [1 m];
   1 b+ p& k4 @; M- a% e4 e& G7 ?
6. Y1 = k1 * x0 + b1;
   1 o7 B3 ^) l* W9 H/ }5 U2 L
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. A/ X* Y- c7 i4 ?
   
2. A2 = [bogux', ones(length(bogux), 1)];
   ' ?3 m* n$ l/ Z
3. kb2 = A2 \ boguy';
   \" E( v. ]% H' B$ y
4. k2 = kb2(1);; _8 c( u. S5 B1 B7 W\" F
   
5. b2 = kb2(2);( A. e: ?4 d9 J* t8 O( V2 I
   
6. Y2 = k2 * x0 + b2;
   4 j\" m' a; `, [; S& R
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。
% O  G, Q5 J9 i# {1 R" m( g. c
  E( N; t  R- [



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