Объектный анализ

Обнаружьте ребра, круги и линии; проследите контуры; выполните разложение дерева квадрантов

В изображении ребро является кривой, которая следует за путем быстрого изменения в интенсивности изображений. Ребра часто сопоставляются с контурами объектов в сцене. Различные алгоритмы подходят для обнаружения ребер прямых линий, круглых объектов или областей произвольной формы. С другой стороны можно обнаружить однородные блоки то отсутствие ребра.

Функции

развернуть все

bwboundariesПроследите контуры области в двухуровневом изображении
bwtraceboundaryОбъект трассировки в двухуровневом изображении
visboundariesПостройте контуры области
imfindcirclesНайдите круги с помощью кругового Преобразования Хафа
viscirclesСоздайте круг
edgeНайдите ребра в изображении интенсивности
edge3Найдите ребра в 3-D объеме интенсивности
imgradientНайдите величину градиента и направление 2D изображения
imgradientxyНайдите направленные градиенты 2D изображения
imgradient3Найдите величину градиента и направление 3-D изображения
imgradientxyzНайдите направленные градиенты 3-D изображения
houghПреобразование Хафа
houghlinesИзвлеките линейные сегменты на основе Преобразования Хафа
houghpeaksИдентифицируйте peaks в Преобразовании Хафа
radonРадон преобразовывает
iradonОбратный Радон преобразовывает
qtdecompРазложение дерева квадрантов
qtgetblkБлокируйте значения в разложении дерева квадрантов
qtsetblkУстановите значения блока в разложении дерева квадрантов

Темы

Обнаружение ребра

Обнаружение ребра является методом для нахождения контуров объектов в изображении.

Трассировка контура в изображениях

Можно отобразить контуры отдельного объекта или всех объектов в изображении.

Преобразование Хафа

Преобразование Хафа обнаруживает линии в изображении, включая линии, наклоненные под произвольными углами от вертикального и горизонтального. Преобразование Хафа имеет тенденцию быть быстрым, но может показать артефакты.

Обнаружьте линии Используя радон, преобразовывают

В этом примере показано, как обнаружить линии и идентифицировать, что самые сильные линии в изображении с помощью Радона преобразовывают.

Разложение дерева квадрантов

Разложение дерева квадрантов полезно как первый шаг в адаптивном сжатии изображения. Разложение включает подразделение изображения в однородные блоки.

Рекомендуемые примеры