Открытое изображение в цвете Thresholder

Считайте цветное изображение в рабочую область.

rgb = imread('peppers.png');

Откройте приложение Color Thresholder от панели инструментов MATLAB. На вкладке Apps, в разделе Image Processing и Computer Vision, нажимают Color Thresholder.

Загрузите изображение в приложение Color Thresholder. Нажмите Load Image, и затем выберите Load Image from Workspace. В диалоговом окне Import From Workspace выберите изображение из рабочей области, и затем нажмите ОК.

Можно также открыть приложение из командной строки при помощи colorThresholder функция, задавая имя изображения: colorThresholder(rgb);. Можно также получить изображение, Получают Живые Изображения в Приложении Color Thresholder.

Отображения приложения Color Thresholder изображение во вкладке Choose a Color Space, с облаками точек, представляющими изображение в этих цветовых пространствах: RGB, HSV, YCbCr и L*a*b*. Для основанной на цвете сегментации выберите цветовое пространство, которое обеспечивает лучшее цветоделение. Используя мышь, вращайте представления облака точек, чтобы видеть, как они изолируют отдельные цвета. Сегментация с помощью приложения Color Thresholder может быть итеративным процессом — пробуют несколько различных цветовых пространств, прежде чем вы достигнете сегментации, которая удовлетворяет ваши потребности. В данном примере запустите процесс путем выбора цветового пространства YCbCr.

Сегмент изображение YCbCr в цвете приложение Thresholder

Когда вы выбираете цветовое пространство, приложение открывает новую вкладку, отображая изображение наряду с набором средств управления для каждого компонента цвета и представления облака точек. Управления цветом варьируются в зависимости от цветового пространства. Для цветового пространства YCbCr, отображения приложения Color Thresholder три гистограммы, представляющие эти три компонента цвета: компонент Y представляет яркость, компонент Cb представляет сине-желтый спектр, и компонент Cr представляет красно-зеленый спектр.

Чтобы исследовать изображение, переместите курсор через изображение, чтобы получить доступ к панорамированию и средствам управления изменением масштаба.

Автоматическая пороговая обработка

Во-первых, сегментируйте изображение с помощью автоматической пороговой обработки. Поскольку цвет фона (фиолетовая ткань) близко к единому цвету, сегментируйте его, а не основные объекты (перцы). Можно всегда инвертировать маску позже с помощью опции Маски Инвертирования.

Задайте область с помощью инструмента ROI от руки. Нажмите кнопку в верхнем левом углу изображения и чертите ROI на фоне. Можно чертить несколько областей.

После рисования области приложение Color Thresholder автоматически пороги изображение на основе цветов вы выбрали в области, которую вы чертили. Y, Cb и управления цветом Cr изменяются, чтобы отразить сегментацию. Эта автоматическая пороговая обработка не создает чистую сегментацию фона и переднего плана, особенно на нижней границе между передним планом и фоном. В данном примере цвет фона легче около нижней части изображения. Если вы хотите удалить область, вы чертили, и запустите, щелкните правой кнопкой где угодно по области и выберите Delete Freehand.

Совершенствуйте автоматическую пороговую обработку с управлениями цветом

Чтобы точно настроить автоматическую пороговую обработку, используйте управления цветом. Для каждого Y, Cb и управления цветом Cr, можно установить область значений значений путем перетаскивания нижних и верхних границ в той гистограмме. Используя эти управления цветом можно значительно улучшить сегментацию переднего плана.

Пороговые значения цвета изображения Используя облако точек

Другой подход к сегментации изображения в цветовом пространстве YCbCr должен чертить ROI на облаке точек, чтобы выбрать область значений цветов.

На панели инструментов приложения нажмите Reset Thresholds, чтобы вернуться назад к оригинальному изображению. В нижней правой панели приложения перетащите облако точек, чтобы вращаться, пока вы не изолируете представление цвета, вы интересуетесь пороговой обработкой. Нажмите кнопку в левом верхнем углу облака точек. Приложение Color Thresholder преобразует 3-D облако точек в 2D представление и активирует инструмент ROI многоугольника. Чертите ROI вокруг цвета, который вы хотите сегментировать (фиолетовый). Этот метод может создать лучшую сегментацию, чем начальный автоматический подход пороговой обработки.

Изображение сегмента в другом цветовом пространстве

Чтобы сегментировать изображение в другом цветовом пространстве, нажмите New Color Space в панели инструментов приложения. Во вкладке Choose a Color Space выберите HSV-цветовое пространство.

Приложение Color Thresholder создает новую вкладку, отображающую изображение и средства управления компонентом цвета для HSV-цветового пространства. В этом цветовом пространстве H представляет оттенок, S представляет насыщение, и V представляет значение. HSV-цветовое пространство использует кнопку двойного направления в компоненте H и два ползунка гистограммы для S и V компонентах. Вкладка также содержит представление облака точек цветов в изображении.

Как в предыдущей итерации, можно использовать все те же методы: автоматическая пороговая обработка и интерактивное использование средств управления компонентом цвета, включая облако точек. Когда вы используете управления цветом, вы видите происходящую сегментацию. В панели с управлением H измените область значений оттенка путем перетаскивания одной стрелы за один раз. Экспериментируйте со средствами управления, пока у вас не будет чистого разделения фона от переднего плана. Можно очистить маленькие недостатки после того, как вы создадите рисунок маски с помощью функций тулбокса, таких как морфологические операторы.

Создайте рисунок маски Используя приложение Color Thresholder

Эта часть примера показывает, как создать рисунок маски после сегментации. Можно также получить сегментированное изображение, и код MATLAB раньше создавал рисунок маски.

Поскольку пример сегментировал фон (фиолетовая ткань), а не основные объекты (перцы), подкачайте передний план и фон путем нажатия на Invert Mask.

Просмотрите бинарный рисунок маски, который вы создали путем нажатия на Show Binary на панели инструментов приложения.

Сохраните рисунок маски в рабочей области. На панели инструментов маски нажмите Export и выберите Export Images.

В диалоговом окне Export To Workspace задайте имена переменных для бинарного рисунка маски. Можно также сохранить исходный образ входа RGB и сегментированную версию оригинального изображения.

Чтобы сохранить код MATLAB, требуемый воссоздать сегментацию, нажмите Export и выберите Export Function. Приложение Color Thresholder открывает редактор MATLAB с кодом, который создает сегментацию. Чтобы сохранить код, нажмите панель инструментов Save on the MATLAB Editor. Можно запустить этот код, передав его изображение RGB, чтобы создать тот же рисунок маски программно.

function [BW,maskedRGBImage] = createMask(RGB)
%createMask  Threshold RGB image using auto-generated code from colorThresholder app.
%  [BW,MASKEDRGBIMAGE] = createMask(RGB) thresholds image RGB using
%  auto-generated code from the colorThresholder App. The colorspace and
%  minimum/maximum values for each channel of the colorspace were set in the
%  App and result in a binary mask BW and a composite image maskedRGBImage,
%  which shows the original RGB image values under the mask BW.

% Auto-generated by colorThresholder app on 22-Jun-2016
%------------------------------------------------------


% Convert RGB image to chosen color space
I = rgb2hsv(RGB);

% Define thresholds for channel 1 based on histogram settings
channel1Min = 0.713;
channel1Max = 0.911;

% Define thresholds for channel 2 based on histogram settings
channel2Min = 0.049;
channel2Max = 0.971;

% Define thresholds for channel 3 based on histogram settings
channel3Min = 0.005;
channel3Max = 1.000;

% Create mask based on chosen histogram thresholds
sliderBW = (I(:,:,1) >= channel1Min ) & (I(:,:,1) <= channel1Max) & ...
    (I(:,:,2) >= channel2Min ) & (I(:,:,2) <= channel2Max) & ...
    (I(:,:,3) >= channel3Min ) & (I(:,:,3) <= channel3Max);
BW = sliderBW;

% Invert mask
BW = ~BW;

% Initialize output masked image based on input image.
maskedRGBImage = RGB;

% Set background pixels where BW is false to zero.
maskedRGBImage(repmat(~BW,[1 1 3])) = 0;

end