如何使用 MATLAB 查找图像中红色区域的位置？

Question

如何使用matlab在第一张图像中找到红色区域的位置并在灰度图像中标记相同的位置？

Answer 1

希望这是this question.的延续

我想建议你先阅读一些关于图像处理的好书和基础书籍。我推荐这本书：Digital image processing using MATLAB by Gonzalez。

关于你的问题：

1) 将图像转换为 R、G、B 平面。

Image_red = Image_rgb(:,1);
Image_green = Image_rgb(:,2);
Image_blue = Image_rgb(:,3);

2）由于所需区域的红色含量很高（根据您问题中的图像），因此取 R 平面和阈值以获得合适的值。

BW = im2bw(Image_red, threshold value)

3) 你得到二值图像，其中条码区域为一种颜色（假设为白色），而其他部分为另一种颜色（黑色）。

4) 现在将这个白色区域的位置作为最小边界矩形。

STATS = regionprops(BW, 'BoundingBox')

一旦你得到这个矩形的位置，做任何你喜欢的事情。例如，要隔离条码以进行条码识别，请使用 imcrop 命令从原始图像中裁剪此矩形：

barcode = imcrop(original_image, rect)

(我知道代码不完整。我只给出了使用命令的提示。因为我不熟悉matlab，我使用opencv进行图像处理。但我相信，这是一项容易的任务，你可以完成代码）。

编辑：

在我实现推导公式并应用低通滤波后，我得到的图像是灰度图像。我只是应用了一个阈值，以便我只得到高照度区域（包括条形码区域）并遮光所有其他部分。现在应用一些侵蚀来消除简单的噪声或小的错误检测。应用膨胀补偿。现在找到最大面积的轮廓（很可能是条形码）。为它获取最小的边界矩形。这是你的条形码。 （我只是在 OpenCV Python 中实现了它。我不知道如何在 Matlab 中实现）。下面是一些测试结果：

以下是 OpenCV 代码：

#### Code for BARCODE detection  ######
import cv,sys
imgco = cv.LoadImage('image.jpg')
img = cv.CreateImage(cv.GetSize(imgco),8,1)
imgx = cv.CreateImage(cv.GetSize(img),cv.IPL_DEPTH_16S,1)
imgy = cv.CreateImage(cv.GetSize(img),cv.IPL_DEPTH_16S,1)
thresh = cv.CreateImage(cv.GetSize(img),8,1)

### Convert image to grayscale ###
cv.CvtColor(imgco,img,cv.CV_BGR2GRAY)

### Finding horizontal and vertical gradient ###

cv.Sobel(img,imgx,1,0,3)
cv.Abs(imgx,imgx)

cv.Sobel(img,imgy,0,1,3)
cv.Abs(imgy,imgy)

cv.Sub(imgx,imgy,imgx)
cv.ConvertScale(imgx,img)

### Low pass filtering ###
cv.Smooth(img,img,cv.CV_GAUSSIAN,7,7,0)

### Applying Threshold ###
cv.Threshold(img,thresh,100,255,cv.CV_THRESH_BINARY)

cv.Erode(thresh,thresh,None,2)
cv.Dilate(thresh,thresh,None,5)

### Contour finding with max. area ###
storage = cv.CreateMemStorage(0)
contour = cv.FindContours(thresh, storage, cv.CV_RETR_CCOMP, cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE)
area = 0
while contour:
    max_area = cv.ContourArea(contour)
    if max_area>area:
        area = max_area
        bar = list(contour) 
    contour=contour.h_next()

### Draw bounding rectangles ###
bound_rect = cv.BoundingRect(bar)
pt1 = (bound_rect[0], bound_rect[1])
pt2 = (bound_rect[0] + bound_rect[2], bound_rect[1] + bound_rect[3])
cv.Rectangle(imgco, pt1, pt2, cv.CV_RGB(0,255,255), 2)

cv.ShowImage('img',imgco)    
cv.WaitKey(0)   

试试这个代码。如果你理解代码，尝试转换为matlab。可以看OpenCV documentation here.