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.    try
   ; L/ @/ U7 M2 k. B# v+ Y+ T
2.        I = rgb2gray(I);- ]7 V! K2 s6 w) e% \+ L
   
3.    catch
   : K; K! M: d* {: O0 ^! `
4.    end

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4.显示原始图像：

1.    figure;$ V3 Q0 N\" I6 a' ?5 x) V- y+ ]4 e\" ]
   
2.    imshow(I);+ V8 g; C0 _  F& Z0 Y4 I8 |. p
   
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
   $ f. R2 C8 ]6 e+ c& U
2.        I = wiener2(I, [5 5]);
   0 k/ I# ^\" I6 E! o, ^* z
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 \. D2 _# [! C- H

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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;
   3 W$ C9 l8 F\" E0 g
2.    imshow(I);
   8 S% F  n. s2 L, S
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;/ X& D+ h+ ?8 T\" ~
   
2.    for i = 1:m$ L! n  p! f1 Y- Y# o, }
   
3.        for j = 1:n\" O* o6 }. k. n# L+ i
   
4.            if I(i, j) == 1- C% k0 p\" f* }% f, X# k
   
5.                x(N) = i;
   & P+ D; r) H6 }9 Y  J\" k' V
6.                y(N) = j;
   4 k5 m8 G+ _; \$ i  d6 f4 J  U; c
7.                N = N + 1;
   \" b6 H- E& u0 k
8.            end
   : v, Z, X5 a0 r* y, }6 V
9.        end5 T' A# N& T\" t5 O; I
   
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);2 N' h; r: T. Q. X# G
   
2. y = y(IX);

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11.绘制螺纹线：

1. figure;
   : O+ o9 t, b) }* Q* S
2. plot(x, y);
   / u+ P* D7 g2 X4 u4 ]% a! v5 i
3. xlabel('横轴x');; q1 J% _  p4 @, a
   
4. ylabel('纵轴y');
     [$ r$ O9 z7 b# v$ E( W7 J
5. title('计算结果');
   * l0 P% {  M- i8 F
6. view([90 90]);
   9 S. ]/ g7 t; i; t
7. hold on;
   $ f1 n: W7 F; A7 P  s- s
8. axis equal;
   , g1 m/ |. K% l/ a  f$ l0 q
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;
   8 j0 r& B( F2 v9 ?% y
2. lengthxy = length(x);/ O% A6 O) R( [# Q% G
   
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
   $ ^& i5 F8 K3 S$ R9 P* x# }
2.     xx{K} = x((K-1)*dlength+1 : K*dlength);
   \" j* l\" ~4 {  G6 G& q# H0 q
3.     yy{K} = y((K-1)*dlength+1 : K*dlength);
   8 d\" D' g4 r3 E; D; |7 g9 {# Y
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
   2 X4 T) w- W9 r8 C4 G9 C- h
2.     [bofengy(K), index1] = max(yy{K});# ?8 I0 C9 z. a6 g3 r7 [  _& v' ~) i
   
3.     bofengx(K) = xx{K}(index1);
   9 k; k( X; b% t4 _. I+ l# A
4.     [boguy(K), index2] = min(yy{K});
   7 X$ M) Z: b3 S
5.     bogux(K) = xx{K}(index2);7 r$ t8 v\" L0 |! T; ?3 s6 h
   
6. end

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15.绘制波峰和波谷的点：

1. scatter(bofengx, bofengy);$ y0 ]5 b9 d$ n3 Y
   
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)];0 X# N5 Q, d% K. R' N5 P
   
2. kb1 = A1 \ bofengy';, _5 \/ T  H8 T  J- i9 Z3 _
   
3. k1 = kb1(1);
   ! M* V1 d. A* E
4. b1 = kb1(2);) _0 ^* }/ o2 X* D
   
5. x0 = [1 m];
   - F1 |5 a: g! ?! v2 P
6. Y1 = k1 * x0 + b1;4 ^, f4 F3 _$ z' {8 U\" y1 ]0 M\" N
   
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
   , v5 M' o! p  p3 ~
2. A2 = [bogux', ones(length(bogux), 1)];
   ' C7 \! f$ ?& W3 ~/ s
3. kb2 = A2 \ boguy';; @* N, L1 t' |. `. ]' s, W1 t
   
4. k2 = kb2(1);/ {0 j% ~- t) i& }, Z; ~- O# V
   
5. b2 = kb2(2);
   + \. g9 ?+ y/ l5 U6 U
6. Y2 = k2 * x0 + b2;
   , X1 j: v; S: z+ B+ ]& v: z4 L
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。

# B4 j4 `) E- n

. v9 v$ N4 r2 P# u+ ?
. _$ s$ d; x0 F& P% k+ X. A
7 f' f6 F2 t6 y+ {