1 简介
?基于形态学实现螺纹识别matlab代码
2 完整代码
clear;clc;close all
I=imread('luowen1.bmp'); %读入螺纹图片
try
I=rgb2gray(I); %如果是rgb图，则转换成灰度图
catch
end
figure
imshow(I)
title('原图（半边螺纹）')
for K=1:15
I=wiener2(I,[5 5]); %滤波15次，把多余的点滤去
end
[m,n]=size(I);
I=edge(I,'canny'); %边缘检测，得到螺纹的波形
[m,n]=size(I); %计算图像的尺寸
I=I(20:m-20,20:n-20); %把图像的边角去掉，留下有用的部分
[m,n]=size(I); %计算去掉边角之后的图像尺寸
figure
imshow(I) %显示去掉边角之后的图像
title('螺纹波形')
%把白色像素点的位置得到（像素为1的点的坐标）
N=1; %计数器
for i=1:m
for j=1:n
if I(i,j)==1
x(N)=i; %保存白色像素的横坐标x
y(N)=j; %保存白色像素的纵坐标y
N=N+1; %计数器+1
end
end
end
[x,IX]=sort(x); %将x按升序排列
y=y(IX); %对应的y顺序依次和x对应
figure
plot(x,y) %绘制出螺纹线
xlabel('横轴x') %标注横轴x
ylabel('纵轴y') %标注纵轴y
title('计算结果')
view([90 90])
hold on
axis equal
axis([1 m 1 n])
M=10; %设置波峰和波谷的个数
lengthxy=length(x); %计算x和y数据点个数
dlength=floor(lengthxy/M); %将x和y等分M段，计算每一段的长度
for K=1:M
xx{K}=x((K-1)*dlength+1:K*dlength); %保存每一段x的值
yy{K}=y((K-1)*dlength+1:K*dlength); %保存每一段y的值
end
for K=1:M
[bofengy(K),index1]=max(yy{K}); %寻找每一段y里的最大值
bofengx(K)=xx{K}(index1); %得到与波峰对应的横坐标x
[boguy(K),index2]=min(yy{K}); %寻找每一段y里的最小值
bogux(K)=xx{K}(index2); %得到与波谷对应的横坐标x
end
scatter(bofengx,bofengy) %绘制出波峰的点
scatter(bogux,boguy,'k') %绘制出波谷的点
%所有的波峰进行直线拟合，计算出直线的斜率k1和截距b1
A1=[bofengx',ones(length(bofengx),1)];
kb1=A1\bofengy';
k1=kb1(1);
b1=kb1(2);
%绘制出波峰拟合得到的直线
x0=[1 m];
Y1=k1*x0+b1;
plot(x0,Y1,'m');
%所有的波谷进行直线拟合，计算出直线的斜率k2和截距b2
A2=[bogux',ones(length(bogux),1)];
kb2=A2\boguy';
k2=kb2(1);
b2=kb2(2);
%绘制出波谷拟合得到的直线
x0=[1 m];
Y2=k2*x0+b2;
plot(x0,Y2,'r');
3 仿真结果
