利用 matlab 提取圖片曲線(xiàn)
給你一張圖片，如何提取里面曲線(xiàn)的數(shù)據(jù)，從而利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重繪、加工處理、測(cè)距、擬合得到函數(shù)表達(dá)式等操作呢？
行文動(dòng)機(jī)
前段時(shí)間，有個(gè)朋友問(wèn)了我一個(gè)問(wèn)題，大概意思就是要給圖像的流線(xiàn)測(cè)距離，在我的印象里面，matlab 是似乎沒(méi)有這種直接的功能的。
那么換個(gè)角度來(lái)理解一下這個(gè)問(wèn)題，如果給你一張圖像，如何提取里面點(diǎn)的數(shù)據(jù)？其實(shí)，有了曲線(xiàn)的數(shù)據(jù)，后面想干嘛就干嘛了。
一直沒(méi)空弄這個(gè)，今天偷閑，安排！！！
圖像的讀入與裁剪
以下面的圖像作為例子。
我們先導(dǎo)入圖像，進(jìn)行簡(jiǎn)單的裁剪。為什么要裁剪呢？其實(shí)不裁剪也沒(méi)關(guān)系，因?yàn)槲液竺媸腔谙袼攸c(diǎn)的顏色來(lái)提取的曲線(xiàn)。如果你想提取的曲線(xiàn)不能通過(guò)顏色區(qū)分，那么，最好通過(guò)裁剪，把你不想要的部分盡可能地剪掉。
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%% 讀入圖片，展示，有必要的話(huà)可以適當(dāng)做一些裁剪a = imread('a.jpg');%讀取到一張圖片imshow(a);a = imcrop(a);%使用鼠標(biāo)裁剪一波imshow(a);[low_num,col_num,~] = size(a); |
顏色拾取
觀察圖像發(fā)現(xiàn)，我們要提取的曲線(xiàn)是藍(lán)色的，所以我希望通過(guò)顏色把它區(qū)分出來(lái)。那么我們就要知道這個(gè)曲線(xiàn)的 rgb 值。我希望通過(guò)鼠標(biāo)點(diǎn)選的方式獲取到顏色值。
這里我偷個(gè)懶，直接采用了 開(kāi)源的顏色提取工具。這個(gè)模塊不是我寫(xiě)的，特此聲明，請(qǐng)尊重原創(chuàng)。
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%% 顏色提取getcolor();color = color_list_temp(1,:); |
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'xtick',[],'ytick',[]);hold on;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %function output_data(~,~) %if color_number>1 %disp(color_list) %end %end function show_color(cur_page) len_list=size(color_list,1); for ii=(cur_page-1)*9+1:(cur_page-1)*9+9 if(ii<=len_list) set(findobj('tag',num2str(ii-(cur_page-1)*9)),'backgroundcolor',color_list(ii,:)/255) set(findobj('tag',[num2str(ii-(cur_page-1)*9),'t']),'string',['[',num2str((color_list(ii,:)/255).*rgb_type+color_list(ii,:).*(~rgb_type)),']']) else set(findobj('tag',num2str(ii-(cur_page-1)*9)),'backgroundcolor',[1 1 1]) set(findobj('tag',[num2str(ii-(cur_page-1)*9),'t']),'string','') end end end function save_color(~,~) if ~isempty(get(gui.text2,'string')) %set(findobj('tag',num2str(color_number)),'backgroundcolor',color/255) %set(findobj('tag',[num2str(color_number),'t']),'string',['[',num2str((color/255).*rgb_type+color.*(~rgb_type)),']']) color_list(color_number,:)=color;%(color/255).*rgb_type+color.*(~rgb_type); color_number=color_number+1; if color_number-1>(total_page-1)*9 page=ceil(color_number/9); total_page=total_page+1; set(gui.page,'string',[num2str(page),'/',num2str(total_page)]); end show_color(page) end end function delete_last(~,~) if color_number>=1 %set(findobj('tag',num2str(color_number-1)),'backgroundcolor',[1 1 1]) %set(findobj('tag',[num2str(color_number-1),'t']),'string','') color_list(end,:)=[]; color_number=color_number-1; if color_number-2<=(total_page-2)*9 page=ceil((color_number-1)/9); total_page=total_page-1; set(gui.page,'string',[num2str(page),'/',num2str(total_page)]); end show_color(page) end end function delete_pic(~,~) control=0; set(findobj('tag','picbagaxes'),... 'xlim',[0 500],... 'ylim',[0 500],... 'position',[50 30 400 400],... 'color',[0.98 0.98 0.98]); delete(a); end function clear_data(~,~) control=0; set(gui.text1,'backgroundcolor',[1 1 1]); set(gui.text2,'string',''); set(findobj('tag','picbagaxes'),... 'xlim',[0 500],... 'ylim',[0 500],... 'position',[50 30 400 400],... 'color',[0.98 0.98 0.98]); set(findobj('tag','recc'),'string','獲取顏色'); delete(a); end function get_color(~,~) if control==0 set(gui.text1,'backgroundcolor',[1 1 1]); set(gui.text2,'string',''); end control=1; set(gcf,'windowbuttonmotionfcn',@whilemovefcn) set(gcf,'windowbuttondownfcn',@whileclickfcn) end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function whilemovefcn(~,~) xy=get(gca,'currentpoint'); x=xy(1,2);y=xy(1,1); if x<=x_limit&&y<=y_limit&&x>=0&&y>=0 x(x>x_limit)=x_limit; y(y>y_limit)=y_limit; x(x<1)=1; y(y<1)=1; x=round(x); y=round(y); if control==1 color=double([ima(x,y,1),ima(x,y,2),ima(x,y,3)]); set(gui.text1,'backgroundcolor',color/255); set(gui.text2,'string',['[',num2str((color/255).*rgb_type+color.*(~rgb_type)),']']); end else if control==1 set(gui.text1,'backgroundcolor',[1 1 1]); set(gui.text2,'string',''); end end end function whileclickfcn(~,~) xy=get(gca,'currentpoint'); x=xy(1,2);y=xy(1,1); if x<=x_limit&&y<=y_limit&&x>=0&&y>=0 control=0; set(gui.text1,'backgroundcolor',color/255); set(gui.text2,'string',['[',num2str((color/255).*rgb_type+color.*(~rgb_type)),']']); set(findobj('tag','recc'),'string','繼續(xù)取色'); %disp(color/255) end end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function get_capture(~,~) screensize=get(0,'screensize'); screensize=1.5*screensize; robot=java.awt.robot(); rectangle=java.awt.rectangle(); rectangle.x=0; rectangle.y=0; rectangle.width=screensize(3); rectangle.height=screensize(4); image=robot.createscreencapture(rectangle); data=image.getdata(); temp=zeros(screensize(3)*screensize(4)*3,1); temp=data.getpixels(0,0,screensize(3),screensize(4),temp); temp=uint8(temp); r=temp(1:3:end); g=temp(2:3:end); b=temp(3:3:end); r=reshape(r,[screensize(3),screensize(4)]); g=reshape(g,[screensize(3),screensize(4)]); b=reshape(b,[screensize(3),screensize(4)]); r=r'; g=g'; b=b'; x_limit=screensize(4); y_limit=screensize(3); leng=max([x_limit,y_limit]); set(findobj('tag','picbagaxes'),... 'xlim',[0 leng],... 'ylim',[0 leng]); ima=cat(3,r,g,b); delete(a); a=imshow(ima); end function getimage(~,~) warning off; try [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*.gif','all image files';... '*.*','all files' }); ima = imread([ pathname,filename]); [x,y,~]=size(ima); x_limit=x;y_limit=y; leng=max([x_limit,y_limit]); set(findobj('tag','picbagaxes'),... 'xlim',[0 leng],... 'ylim',[0 leng]); delete(a); a=imshow(ima); catch end end end |
顏色轉(zhuǎn)換與色差計(jì)算
用 rgb 比較顏色之間的相似度時(shí)，存在很大的問(wèn)題，不建議直接使用，因?yàn)橥粋€(gè)通道的一點(diǎn)改變，會(huì)導(dǎo)致最后融合在一起的顏色發(fā)生巨大變化，而如果三個(gè)通道的同時(shí)改變，卻只會(huì)使最后的明暗發(fā)生變化，色調(diào)并不會(huì)產(chǎn)生巨大變化。而這也是h系列色彩空間普遍存在的問(wèn)題。
所以，經(jīng)過(guò)思考，我決定 rgb 的值轉(zhuǎn)為 hsv 顏色空間，再進(jìn)行色差計(jì)算。
色差計(jì)算，直接利用兩個(gè)點(diǎn)的顏色在椎體上的歐式距離，即通過(guò)計(jì)算如下坐標(biāo)點(diǎn)的歐式距離。我們通過(guò)編寫(xiě) color_dist 函數(shù)計(jì)算。
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%計(jì)算兩個(gè) hsv 顏色之間的距離function d = color_dist(color_std,color)[x0,y0,z0] = getpos(color_std(1),color_std(2),color_std(3));[x,y,z] = getpos(color(1),color(2),color(3));d = sqrt((x-x0).^2+(y-y0).^2+(z-z0)^2);endfunction [x,y,z] = getpos(h,s,v)r = 1;h = sqrt(3);x = r*v*s*cos(h);y = r*v*s*sin(h);z = h*(1-v);end |
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%% 顏色轉(zhuǎn)為 hsv，再進(jìn)行色差計(jì)算a2 = rgb2hsv(a);color2 = rgb2hsv(color);d = ones(low_num,col_num)*2;for i=1:low_num for j=1:col_num d(i,j) = color_dist(color2,a2(i,j,:)); endendmesh(d); |
分離曲線(xiàn)
通過(guò)調(diào)節(jié)閾值參數(shù)，可以把我們想要的坐標(biāo)軸過(guò)濾掉。閾值越小，過(guò)濾效果越明顯。
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%% 根據(jù)色彩，把想要的曲線(xiàn)分離出來(lái)threshold = 0.5;%可以調(diào)整閾值使分離效果變好i = (d<threshold);for i=1:3 rgb= a(:,:,i); rgb(~i)=255; a3(:,:,i) = rgb;endimshow(a3) |
二值化，提取數(shù)據(jù)
二值化圖像是以矩陣形式存儲(chǔ)的。我們根據(jù)色素點(diǎn)在矩陣中的位置，利用行列指標(biāo)和坐標(biāo)軸的標(biāo)準(zhǔn)化關(guān)系，提取數(shù)據(jù)，重建坐標(biāo)系。
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%% 二值化，提取數(shù)據(jù)leftup = [0,1];%標(biāo)注截取的圖片的左上角和右下角rightdown = [1,0];b = rgb2gray(a3);imshow(b);[pos_row,pow_col] = find(b~=255);ps = [pos_row-1,pow_col-1];ps(:,1) = ps(:,1)./(low_num-1);ps(:,2) = ps(:,2)./(col_num-1);x = (rightdown(1)-leftup(1)).*ps(:,2)+leftup(1);y = leftup(2)-abs(rightdown(2)-leftup(2)).*ps(:,1);scatter(x,y,0.38);x = [x,y]; |
看著八九不離十了，但是注意這里的坐標(biāo)點(diǎn)是以散點(diǎn)的形式畫(huà)出來(lái)的。是無(wú)序且沒(méi)有區(qū)分度的，我們甚至無(wú)法使用plot。
數(shù)據(jù)點(diǎn)分類(lèi)與排序
肉眼可見(jiàn)，這幾條曲線(xiàn)是分隔開(kāi)的。我們?nèi)绾伟堰@些數(shù)據(jù)按曲線(xiàn)分開(kāi)且其上的點(diǎn)按順序排好呢？我的做法是，使用鼠標(biāo)選中你在意的曲線(xiàn)的一端，利用距離延拓法，還原整條曲線(xiàn)。
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%% 數(shù)據(jù)分類(lèi)與排序n = size(x,1);gfrom = ginput(1);[~,mini] = min(sum((x - repmat(gfrom,n,1)).^2,2));from = x(mini,:);x(mini,:) = [];x = [from;x];tol = 0.01;x1 = findcurvepath(x,tol);plot(x1(:,1),x1(:,2)) |
其中用到了一個(gè)自己寫(xiě)函數(shù) findcurvepath，它可以從一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)出發(fā)，把所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)按距離遠(yuǎn)近，像串珍珠一樣串在一塊。
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function ps1 = findcurvepath(ps0,tol)%這個(gè)函數(shù)將點(diǎn)就近連接起來(lái)ps1(1,1:2) = ps0(1,1:2);%將第一個(gè)取出來(lái)ps0 = ps0(2:end,:);%ps0重置為剩下的部分p = ps1(end,:);%p是取出來(lái)的最后一個(gè)while ~isempty(ps0) i = 1; while 1 distances = p2psdistance(p,ps0); inds = find(distances == min(distances));%%%%%%%修復(fù)一個(gè)bug if length(inds) > 1 if size(ps1,1)<i+1 break; end p = ps1(end-i,:);%p是取出來(lái)的最后一個(gè) i = i+1; else break; end end distances = p2psdistance(p,ps0); if min(distances)>tol break; end inds = find(distances == min(distances));%%%%%%%修復(fù)一個(gè)bug ind = inds(1); ps1(end+1,1:2) = ps0(ind,1:2); ps0(ind,:) = []; p = ps1(end,:);endendfunction distances = p2psdistance(p,ps)distances = sqrt((p(1)-ps(:,1)).^2+(p(2)-ps(:,2)).^2);end |
后話(huà)
我不喜歡做 gui，因?yàn)閬y七八糟的界面用起來(lái)確實(shí)令人心煩。另外一方面，不管是 gui 或者說(shuō)進(jìn)一步的 exe 桌面程序，都依賴(lài)于 matlab 的環(huán)境。也就是說(shuō)，你要運(yùn)行代碼，就必須先裝 matlab 的環(huán)境。試想，一個(gè)安裝過(guò)和簡(jiǎn)單用過(guò) matlab 的人，都是有能力可以通過(guò)代碼修改一些參數(shù)的，那么你做 gui 不是畫(huà)蛇添足么。
到此這篇關(guān)于利用matlab提取圖片曲線(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)matlab提取圖片曲線(xiàn)內(nèi)容請(qǐng)搜索服務(wù)器之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持服務(wù)器之家！
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