如何在 Matlab 中通过颜色识别图像中的数字对象答案

【问题标题】：How to Count number Objects in an Image identify by Color in Matlab如何在 Matlab 中通过颜色识别图像中的数字对象
【发布时间】：2011-11-04 00:06:53
【问题描述】：

我想计算图像中每种颜色标识的对象数量。

示例：我想计算图像中的黄米或绿米。

你能给我一些建议吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您已从 MATLAB 的 Image Processing Toolbox 随附的 rice demonstration 中获取此图像。如果您通读演示，您已经有了一些代码可以单独隔离每个米粒 - 这就是创建图像的方式。

至于计算具有特定颜色（例如黄色或绿色）的谷物数量，请再次阅读演示：很明显，米粒不是用黄色或绿色（或橙色或粉红色）。相反，米粒颜色是专门创建的，因此它们在整个颜色图中等距分布spring。

因此，要继续您的任务，您将不得不提供一些“黄色”或“绿色”的定义，也许是在特定的 RGB 值范围内。

完成此操作后，您可以将变量labeled（在演示中为您构建）与regionprops 命令一起使用，为您提供每个米粒边界内的像素列表。只需将这些像素与您对黄色或绿色的定义进行比较，就可以了。

【讨论】：

【解决方案2】：

假设您在矩阵a（大小为m*n*3）中有一个图像，并且您想要找到颜色为[r,g,b] 的对象的数量。

首先，只选择颜色正确的像素：

bb = (a(:,:,1) == r & a(:,:,2) == g &a(:,:,3) == b);

比：

[~,num] = bwlabel(bb,8)

num 是对象的数量。

【讨论】：

【解决方案3】：

最好在与 RGB 不同的色彩空间中工作（想想 HSV、Lab*、..）。

Steve Eddins 发表了一系列文章，展示了如何从图像中分割特定颜色的对象（在他的案例中为绿色 M&M）：

【讨论】：