AKADEMIA GÓRNICZO – HUTNICZA

im. Stanisława Staszica w Krakowie

Systemy Wizyjne

Sprawozdanie z laboratorium nr 2 MatLab

Michał Grudziński

Maciej Bajor

Mechatronika (IMiR)

grupa 26, rok III

Zadanie 1

1. Wczytanie obrazu do przestrzeni roboczej MatLaba oraz wyświetlenie go.

Polecenie:

img = imread('photo1.jpg');

figure(1), imshow(img);

1. Konwersja obrazu do skali szarości.

Polecenie:

gray = rgb2gray(img);

1. Wykonanie histogramu dla obrazu w skali szarości.

Polecenie:

imhist(gray);

1. W związku z brakiem możliwości jednoczesnego wyodrębnienia wszystkich obiektów, zastosowano różne progi binaryzacji. Następnie uzyskane obrazy poddano filtracji.

Poniżej proces binaryzacji podkładki (zaznaczona na czerwono), pozostałe obiekty były wyodrębnione analogicznie.

Polecenie:

bw = (gray>=0 & gray<=90);

imshow(bw);

1. Przeprowadzenie filtracji z zastosowaniem filtrów erozji i dylatacji morfologicznej z elementem strukturalnym w kształcie dysku.

Polecenie:

se = strel('disk',5);

bw1 =imdilate(bw,se); bw1 =imerode(bw1,se); imshow(bw1);

1. Przeprowadzenie segmentacji i nadanie etykiet obiektom. Czarne tło ma wartość zero a kolejne obiekty przyjmują naturalne wartości.

Polecenie:

[L1, num1] = bwlabel(bw1,8);

1. Znajomość przypisanej etykiety pozwala na wyodrębnienie i wyświetlenie obiektu.

Polecenie:

bw1_1 = ismember(L,10);

imshow(bw1_1);

1. Zsumowanie wyodrębnionych obiektów.

Zadanie 2

Instrukcja REGIONPROPS umożliwia wybór i pomiar charakterystyk elementów

obrazu.

Składnia funkcji: FEATS = REGIONPROPS(CC,PROPERTIES)

CC- macierz etykiet, lub obraz;

PROPERTIES- wybrana cecha do pomiaru.

Dostępne parametry:

• All - pomiar wszystkich parametrów

• Basic - pomiar parametrów bazowych(Area, Centroid, Bounding Box)

• Area - zwrócenie liczby pikseli z których skÅ‚ada siÄ™ obiekt

• BoundingBox - przedstawia najmniejszy prostokÄ…t w jakim mieÅ›ci siÄ™ dany obiekt

• Centroid - Å›rodek ciężkoÅ›ci obiektu

• MajorAxisLength – zwraca dÅ‚ugość (w pikselach) głównej osi elipsy, która ma ten sam drugi moment centralny taki sam jak region

• MinorAxisLength – j.w. lecz w odniesieniu do maÅ‚ej osi elipsy

• Eccentricity – zwraca wartość miÄ™dzy 0 a 1. Stosunek odlegÅ‚oÅ›ci miÄ™dzy ogniskiem elipsy i dÅ‚ugoÅ›ciÄ… jej osi wielkiej.

• Orientation – zwraca kÄ…t (w stopniach) miÄ™dzy osiÄ… x a głównÄ… osiÄ… elipsy

• Image - zwraca obciÄ™ty obraz obiektu wielkoÅ›ci BoundingBox danego obiektu

• FilledImage - zwraca obraz jw. wraz z wypeÅ‚nionymi lukami wewnÄ…trz obiektu

• Filled Area - zwraca liczbÄ™ pikseli FilledImage

• ConvexHull – zwrot współrzÄ™dnych wierzchoÅ‚ków najmniejszego wielokÄ…ta wypukÅ‚ego, zawierajÄ…cego obiekt.

• ConvexImage – zwraca obraz obiektu z wyeliminowanymi wklęśniÄ™ciami, rozmiarze BoundingBox

• ConvexArea - zwraca liczbÄ™ pikseli ConvexImage

• EulerNumber – równy liczbie obiektów w regionie minus liczba dziur w nim

• Extrema –zwraca współrzÄ™dne punktów charakterystycznych

• EquivDiameter – Å›rednica koÅ‚a o tym samym polu co region

• Solidity – Stosunek miÄ™dzy Area, a ConvexArea

• Extent – Stosunek miÄ™dzy Area, a BoundingBox Area

• PixelIdxList – indeksy pikseli danego obiektu

• PixelList – macierz współrzÄ™dnych pikseli danego obiektu

• Perimeter - zwraca wartość skalarnÄ… okreÅ›lajÄ…cÄ… dÅ‚ugość krawÄ™dzi obiektu

Zadanie 3

• Åšrodki ciężkoÅ›ci:

Polecenie:

% Wybranie cech obrazu oraz prezentacja położenia, orientacji,

% prostokÄ…ta opisanego

[L,num] = bwlabel(bw_ost,8);

feats = regionprops(L,'All');

% Położenie

figure(9)

hold on

h1 = imshow(L);

r1 = 100;

r2 = 300;

for i=1:size(feats)

h1 = line(feats(i).Centroid(1),feats(i).Centroid(2),'Marker','.','MarkerEdgeColor','r');

end

hold off

• Orientacja

Polecenie:

% Orientacja

figure(10)

hold on

h2 = imshow(L);

for i=1:size(feats)

h2 = line([feats(i).Centroid(1),feats(i).Centroid(1)+r2*cos(feats(i).Orientation*(pi/180))

],[feats(i).Centroid(2),feats(i).Centroid(2)+r2*sin(feats(i).Orientation*(pi/180))]);

end

hold off

• ProstokÄ…t opisany na obiekcie

Polecenie:

% Njmniejszy prostokÄ…t

figure(11)

hold on

h3 = imshow(L);

for i=1:size(feats)

h3 = rectangle('position',[feats(i).BoundingBox(1),feats(i).BoundingBox(2),feats(i).BoundingBox(3),feats(i).BoundingBox(4)],'EdgeColor','r');

end

hold off

Zadanie 4

• Polecenie:

% Wyliczenie charakterystyk

for i=1:size(feats)

%form_factor

Char(i,1) = 4*pi*feats(i).Area / feats(i).Perimeter^2;

%roundness

Char(i,2) = 4*feats(i).Area / (pi*feats(i).MajorAxisLength^2);

%acpect_ratio

Char(i,3) = feats(i).MajorAxisLength / feats(i).MinorAxisLength;

%solidity

Char(i,4) = feats(i).Solidity;

%compactness

Char(i,5) = sqrt(4*feats(i).Area/pi) / feats(i).MajorAxisLength;

end

Char

• Opis:

• Wyniki:

Nr obj.\Cecha	Form Factor	Roundness	Aspect Ratio	Solidity	Compactness
1	0.7119	0.6783	1.4027	0.9568	0.8236
2	0.6528	0.7621	1.0652	0.9042	0.8730
3	0.7965	0.7670	1.0359	0.8823	0.8758
4	0.2246	0.1639	4.8430	0.7116	0.4048
5	0.6345	0.7982	1.0108	0.8726	0.8934
6	0.6304	0.5803	1.0163	0.7395	0.7618
7	0.6969	0.6910	1.3791	0.9702	0.8313
8	0.6702	0.7843	1.0332	0.9037	0.8856
9	0.2016	0.4800	1.0424	0.5987	0.6928
10	0.7344	0.8843	1.0804	0.9852	0.9404
11	0.6390	0.5416	1.7478	0.9718	0.7359

Zawarte w tabeli charakterystyki pozwalają na identyfikację kształtu obiektu. Warto zauważyć, iż powiększenie obiektu nie ma na nie wpływu, w przeciwieństwie do orientacji.

Śruba ma wyraźnie większy współczynnik Aspect Ratio. Podkładkę charakteryzuje dość duży współczynnik Form Factor oraz Roundness. Nakrętkę identyfikuje niski poziom Roundness przy jednoczesnym wysokim współczynniku Compactness. Obiekt z numerem 9 można rozpoznać na podstawie niskiej wartości Form Factor oraz Roundness przy Wartości około 1 dla współczynnika Aspect Ratio.

Ogólnie parametr Aspect Ratio pozwala na wykrycie obiektów symetrycznych. Mały współczynnik Compactness charakteryzuje obiekty o smukłym kształcie. Natomiast Solidity określa drążenia elementów, im większe drążenie, tym współczynnik przyjmuje niższa wartość. Dla obiektów pełnych Solidity wynosi 1.