1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

....................................................
%二进制化图像
Images_bin = imbinarize(Images_gray, 0.9);
figure;
imshow(Images_bin);
title('二进制图');
 

%连通域检测
[B, L] = bwboundaries(~ Images_bin, 'noholes');
 
figure;
imshow(Images0);
hold on
for k = 1:length(B)
boundary = B{k};
plot(boundary(:, 2), boundary(:, 1), 'red', 'LineWidth', 2)
end
title('连通域边界检测');
 

%获取检测到的区域的属性
dgrees  = regionprops(L, 'Area', 'Centroid', 'Perimeter', 'Extent', 'BoundingBox');
NShapes = length(dgrees);

%计算每个形状的度量
for i = 1 : NShapes
    dgrees(i).Metric = 4 * 3.14 * dgrees(i).Area / (dgrees(i).Perimeter * dgrees(i).Perimeter);
end
0037

4.算法理论概述

目标几何形状检测是计算机视觉领域中的重要任务之一，旨在从图像中自动识别和定位不同的几何形状，例如矩形、圆形、三角形等。这些形状检测在许多领域中都具有广泛的应用，如工业自动化、物体识别、医学图像分析等。其中，基于图像形态学处理的目标几何形状检测算法通过利用形态学变换来实现形状的检测和定位，是一种常用且有效的方法。
图像形态学是数学形态学的应用，它使用图像和结构元素之间的集合运算来分析和处理图像。在形状检测中，常用的形态学操作包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。以腐蚀和膨胀为例，它们的数学定义如下：

腐蚀（Erosion）：腐蚀操作可以将图像中的目标对象进行收缩，从而减小其大小。对于二值图像，给定一个结构元素B，图像A的腐蚀操作可以表示为：$A \ominus B = {z|(B)_z \subseteq A}$。

膨胀（Dilation）：膨胀操作可以使图像中的目标对象扩张，增大其大小。对于二值图像，给定一个结构元素B，图像A的膨胀操作可以表示为：$A \oplus B = {z|\text{some} (B)_z \cap A \neq \emptyset}$。

这些形态学操作基于结构元素的形状和大小，可以用来检测图像中的不同几何形状。

实现过程：
基于图像形态学处理的目标几何形状检测算法的实现过程如下：

图像预处理：首先，将输入图像进行灰度化或二值化处理，以便于进行形态学操作。

选择结构元素：根据要检测的目标几何形状，选择适当的结构元素。例如，要检测圆形可以选择圆形结构元素，要检测矩形可以选择矩形结构元素。

腐蚀和膨胀操作：利用选择的结构元素分别对图像进行腐蚀和膨胀操作。通过腐蚀操作可以消除小的干扰，并使目标区域收缩。通过膨胀操作可以连接目标区域，填充空隙。

形状检测：对经过腐蚀和膨胀操作后的图像进行分析，通过阈值、连通分量等方法检测出目标几何形状。

定位和绘制：根据检测到的目标形状，可以定位目标在图像中的位置，并绘制边界框或标记以显示检测结果。