基于大津阈值法和二值化与联通区域标记进行图像目标计数

1 建模

A.读取图像：

1.使用imread函数读取图像文件。

2.如果图像是彩色的，通常需要先转换为灰度图像，因为大津阈值法通常应用于灰度图像。

B.灰度化：

1．如果图像是彩色的，使用rgb2gray函数将其转换为灰度图像。

2．灰度图像只包含亮度信息，便于后续处理。

D.阈值分割：

1.使用大津阈值法（Otsu's method）计算全局阈值。

2.graythresh函数可以自动计算这个阈值。

3.使用imbinarize或逻辑运算（例如gray_image > threshold）将灰度图像转换为二值图像。

E.连通区域标记：

1.使用bwlabel函数标记二值图像中的连通区域。

2.这个函数会为每个独立的连通区域分配一个唯一的标签。

F.统计连通区域数量：

1.bwlabel函数在返回标记图像的同时，也返回了连通区域的数量。

2.可以直接使用这个数量作为目标物体的计数。

G.可视化结果：

1.使用imshow函数显示原始图像、二值化图像和标记后的图像。

2.可以使用subplot函数将多个图像放在同一个窗口中显示。

3.可以使用label2rgb函数将标记图像转换为彩色图像，以便于观察不同的连通区域。

2 代码

function segment_and_label_image(image_path)  % 读取图像  original_image = imread(image_path);  if size(original_image, 3) == 3  % 如果是彩色图像，则转换为灰度图像  gray_image = rgb2gray(original_image);  else  gray_image = original_image;  end  % 使用大津阈值法计算阈值  threshold = graythresh(gray_image);  % 根据阈值对图像进行二值化处理  binary_image = imbinarize(gray_image, threshold);  % 标记连通区域  [labeled_image, num_objects] = bwlabel(binary_image);  % 显示原始图像  subplot(2, 2, 1);  imshow(original_image);  title('原始图像');  % 显示二值化图像  subplot(2, 2, 2);  imshow(binary_image);  title('二值化图像');  % 显示标记连通区域后的图像  subplot(2, 2, 3);  imshow(label2rgb(labeled_image, 'jet', 'k', 'shuffle'));  title(['连通区域标记，共检测到 ', num2str(num_objects), ' 个对象']); % 等待用户按键，然后关闭所有图像窗口  pause;  close all;  
end  segment_and_label_image('米粒.png'); % 替换为你的图像路径