哈工大深研院数字图像处理第二次大作业：水果自动识别（1）ROI提取
针对水果识别，需要有一个方法来自动获取ROI信息，这里采用分水岭算法可以很好地实现目标要求：
%Name: ROI extraction %Function: Extract ROI in a RGB image %Author: Changle Zhang, [email protected] clc; clear all; close all; %Initilization rgbimg=imread('Fruit Samples For Project2/澳洲蜜桔/澳洲蜜桔_image069.jpg'); %rgbimg=imread('Fruit Samples For Project2/番石榴/番石榴_image119.jpg'); figure; imshow(rgbimg); r=rgbimg(:,:,1); g=rgbimg(:,:,2); b=rgbimg(:,:,3); % imshow(r); % figure; % imshow(g); % figure; % imshow(b); % grayimg=rgb2gray(rgbimg); % imshow(grayimg); hsvimg=rgb2hsv(rgbimg); H=hsvimg(:,:,1); S=hsvimg(:,:,2); V=hsvimg(:,:,3); % figure; % imshow(H); % title('H'); % figure; % imshow(S); % title('S'); % figure; % imshow(V); % title('V'); %rgb = imread('pears.png');%读取原图像 I = S;%转化为灰度图像 hy = fspecial('sobel');%sobel算子 hx = hy'; Iy = imfilter(double(I), hy, 'replicate');%滤波求y方向边缘 Ix = imfilter(double(I), hx, 'replicate');%滤波求x方向边缘 gradmag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);%求摸 %3.分别对前景和背景进行标记：本例中使用形态学重建技术对前景对象进行标记，首先使用开操作，开操作之后可以去掉一些很小的目标。 se = strel('disk', 20);%圆形结构元素 Io = imopen(I, se);%形态学开操作 Ie = imerode(I, se);%对图像进行腐蚀 Iobr = imreconstruct(Ie, I);%形态学重建 Ioc = imclose(Io, se);%形态学关操作 Iobrd = imdilate(Iobr, se);%对图像进行膨胀 Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd), imcomplement(Iobr));%形态学重建 Iobrcbr = imcomplement(Iobrcbr);%图像求反 bw = im2bw(Iobrcbr, graythresh(Iobrcbr));%转化为二值图像 figure; imshow(bw), %显示二值图像 title('Thresholded opening-closing by reconstruction') bww=im2uint8(bw)/255; rgbimg(:,:,1)=bww.*rgbimg(:,:,1); rgbimg(:,:,2)=bww.*rgbimg(:,:,2); rgbimg(:,:,3)=bww.*rgbimg(:,:,3); figure; imshow(rgbimg);
输入图像：
提取ROI后的结果：
算法思路：通过rgb2hsv得到色调信息，利用对色调信息的分水岭变换得到我们需要的橙色区域，然后利用该区域作为ROI