1.MATLAB像处理：02：检测和测量像中的圆形物体
2.程序基于matlab自动检测图像中的圆形目标并可视化检测到的圆
3.如何用matlab求中所有圆的圆心
MATLAB像处理：02：检测和测量像中的圆形物体
本文将指导您如何使用MATLAB进行自动检测图像中的圆形物体，并对其进行可视化。首先，让我们载入。
读取并显示颜色圆形塑料筹码的图像。在这个图像中，ue4源码版运行除了要检测大量的圆形物体，我们还会发现一些有趣的现象：筹码的形状和大小。筹码的直径通常在到像素之间。
下一步，我们需确定搜索圆的半径范围。通过使用drawline功能，ehr系统源码我们可以找到合适的圆半径范围。在筹码的近似直径上画一条线，ROI区域的长度等于筹码的直径。
现在，我们将尝试在图像中寻找筹码。使用imfindcircles函数搜索半径范围内的圆。在本例中，我们搜索半径在到像素范围内的圆。为了确定对象是比背景更亮还是更暗，我们查看了图像的灰度版本。
由于背景相当明亮，语音社交源码大多数筹码都比背景暗。因此，我们设置imfindcircles的参数“ ObjectPolarity”为“ dark”，以便搜索黑筹码。然而，函数imfindcircles默认情况下会发现比背景明亮的圆形对象。所以，要查找黑筹码，我们调整了参数。
在尝试了几次后，imfindcircles找到了一些筹码。乌龟画图源码这次，我们提高了“灵敏度”参数，以提高检测灵敏度。结果显示，imfindcircles找到八个筹码，圆心位置和半径估计与实际筹码非常匹配。
为了在上绘制这些找到的筹码，我们使用了viscircles函数。结果显示，圆心似乎正确定位，并且与实际筹码的minizip 源码使用半径非常匹配。但是，仍然有些筹码没有被检测到。为了进一步提高检测效果，我们再次提高了“灵敏度”参数。
使用两种不同的方法（相位编码方法和两阶段方法）查找圆，结果看起来更好。两阶段方法在更高的灵敏度下检测到更多的圆。通常，这两种方法互为补充，相位编码方法通常更快且对噪声的鲁棒性更高。但是，它可能需要更高的“灵敏度”水平才能获得与两阶段方法相同的检测个数。
在检测过程中，我们发现某些筹码未被检测到。这可能是由于筹码与背景的对比度不高。为了解决这个问题，我们调整了“ ObjectPolarity”参数，将“ ObjectPolarity”更改为“ bright”，以检测与背景强度不同的筹码。
最后，我们将找到的“深色”和“明亮”筹码一起绘制在上。我们使用了不同的颜色来表示不同的筹码，以便清楚地区分它们。请注意，检测到所有筹码后，需要权衡在可以找到的真实筹码数量和在其中找到的真实筹码数量之间的关系，以避免增加检测到错误筹码的可能性。
程序基于matlab自动检测图像中的圆形目标并可视化检测到的圆
在图像处理中，本文将指导你如何使用Matlab自动检测并可视化圆形目标。以下是详细的步骤： 1. 加载图像：首先，读取一张包含圆形塑料片的图像，其中背景复杂，为圆检测增添了挑战。 2. 确定半径范围：通过drawline函数确定塑料片的直径范围，大约在到像素。 3. 初步尝试：使用imfindcircles函数寻找到像素的圆。由于背景亮且塑料片较暗，需要设置“ObjectPolarity”为“dark”。 4. 提高敏感度：初始敏感度较低导致未检测到圆。将"Sensitivity"调整至0.9，imfindcircles开始找到一些圆，但可能还不完整。 5. 绘制圆：使用viscircles函数在图像上显示找到的圆，通过调整参数优化结果。 6. 两阶段方法：尝试imfindcircles的两阶段方法，它通常能检测到更多圆，与相位编码方法互补。 7. 识别挑战：**塑料片由于与背景对比度低，一开始可能未被找到。需要改变"ObjectPolarity"或调整其他参数。 8. 调整边缘阈值：通过降低"EdgeThreshold"，增强对低对比度圆的检测。 9. 结果展示：最终，所有颜色的圆都被正确识别并以不同颜色表示，实现了更全面的检测。 . 参数平衡：记住，提高检测精度可能意味着增加假圆，需要在真圆数量和虚警率之间找到平衡。如何用matlab求中所有圆的圆心
把这些点的所有坐标存入数组xy，假设圆心为（x0,y0）半径r,节点数为n，xy的第一列为x坐标，第二列为y坐标。代码如下
x0=1;y0=1;r=2;n=;
xy=zeros(,2);
h=2*pi/(n-1);
for i=1:n
xy(i,1)=x0+r*cos((i-1)*h);
xy(i,2)=y0+r*sin((i-1)*h);
end
plot(xy(:,1),xy(:,2))
axis equal
