Matlab 自動獲取圖片中已經框好的所有矩形的左上角座標和寬高
整體效果如下：
座標資訊和矩形寬高放在txt檔案中：
整體思路如下：
1：因為圖中的矩形框是用不同顏色框出來的，我們可以把每一個顏色的所有矩形框提取出來，變成二值影象（只有黑色和白 色）。求出此顏色的每個矩形的資訊。
2：如果按顏色分出來的矩形框只有一個，就可以用[x,y]=find(BW==1); (BW:為提出來的二值影象 find(BW==1):尋找二值 影象中白色的區域（1為白色，0為黑色)）把x,y的座標都求出來，此時min(x),min(y)Matlab可以自動求出。
3：如果按顏色分出來的矩形有多個
用 L = bwlabel(colorb); (bwlabel：標識所有黑色背景下白色連通區域 (連通區域：封閉的區域) colorb:二值圖片)
num = max(max(L)); （計算有多少個連通區域）
這兩句語句，把此時圖片的中的每個矩形變成一個一個的單獨矩形了，此時用迴圈用此語句
[x,y] = find(L == i); （i代表第幾個連通區）
4：建立一個矩陣存放這些資訊，在把這些資訊放到txt檔案中（如果不建立矩陣，存放到txt檔案中的內容將都會在第一行第一 列中
分步講解 ：
主函式：
1：
| rgb=imread('61.jpg'); % 讀取圖片 figure,imshow(rgb); %顯示圖片 figure：彈出視窗 r = rgb(:,:,1); %提取彩色影象的紅色分量。 g = rgb(:,:,2); %提取彩色影象的綠色分量。 b = rgb(:,:,3); %提取彩色影象的藍色分量。 |
2：
符合紅色，藍色，綠色，橘紅色和紫色的rgb值挑選出來賦給變數red，blue,green,orange,purple 3
| red=r>=175&g<36&b<36; blue=r<=60&g<135&b>70; green=(20>r)&(g>80)&(g<100)&(b>20)&(b<=35); orange=(r>200)&(g<118)&(g>36)&b<50; purple=(175>r)&(r>97)&g<35&(b>52)&(b<=67); |
3：
把每一個顏色放到一個數組中，為了方便迴圈呼叫shibie()函式（後面講解）減少程式碼的冗餘。
| a{1}=red; 此時取到的就是二值影象 a{2}=blue; a{3}=green; a{4}=orange; a{5}=purple; |
4:
迴圈呼叫shibe()函式
| yz=300; %作為bwareaopen函式的引數 for i=1:5 if i==1 str='red'; elseif i==2 str='blue'; elseif i==3 str='green'; elseif i==4 str='orange'; elseif i==5 str='purple'; end shibie(a{i},yz,str) end |
子函式：
1：
| function [ ] = shibie(color,yz,str) colorb = bwareaopen(color,yz); %刪除二值影象BW中面積小於P物件 去除雜點！yz：300（主函式傳進的引數）就是把二值影象color中畫素比300小的都刪除了 |
2：
如果一個顏色中有好多矩形，但是這些矩形有重疊的用顏色把他們分開後，有的矩形顯示不完整，可能會出現中間有間斷
的情況，此時進行連通區域劃分時候會不準，所以在此之前要對圖中的矩形進行擴充線條（膨脹）
|
connect_size = 8; |
3：
使圖片進行連通區域的劃分
|
L = bwlabel(colorb); |
4：
建立一個cell陣列（cell陣列可以裝數字和字元 都可以的）
| B=cell(num,5); |
5：
迴圈計每個顏色中連通區域中矩形的座標
|
for i = 1:num |
6：
把每個連通區域中矩形座標資訊放在txt檔案中
| fid=fopen('sun9.txt','a'); [m,n]=size(B); for h=1:1:m fprintf(fid,'%s%d:\t ',B{h,1},h); for j=2:1:n if j==n fprintf(fid,'%g\r\n',B{h,j}); else fprintf(fid,'%g\t',B{h,j}); end end end |
整體程式碼：
主函式
|
rgb=imread('61.jpg'); % 讀取圖片
|
子函式
|
function [ ] = shibie(color,yz,str) fid=fopen('sun9.txt','a'); end |
測試獲取的點時候時候正確
採用的方法是：用已經獲取的座標在原來帶有矩形的影象上畫矩形，檢視時候能和原來的矩形重合。
思路：1：讀取圖片
2：讀取存放座標的txt
3：在原圖上矩形（用plot()函式）
|
img = imread('61.jpg'); figure; |
方法二：用滑鼠點選獲取點資訊
函式：
ginput 提供了一個十字游標使我們能更精確的選擇我們所需要的位置，並返回座標值。函式呼叫形式為：
[x,y] = ginput(n)，能使你從當前的座標系中讀取n個點，返回這n個點的x，y座標，均為nX1的向量。可以按回車提前結束讀數。
[x,y] = ginput 可以無限的讀取座標直到按下回車鍵。
|
clc,clear,clear all data = [ ]; |
用到的函式
| connect_size = 8; se = strel('disk',connect_size); colorb = imdilate(colorb,se); |
strel()
具體用法：SE = strel(shape,parameters)
建立由指定形狀shape對應的結構元素。其中shape的種類有
arbitrary'
'pair'
'diamond'
'periodicline'
'disk'
'rectangle'
'line'
'square'
'octagon
引數parameters一般控制SE的大小。
imdilate()
imdilate函式用於對影象實現膨脹操作。（形態學）
img=imdilate(img,SE) 。引數SE為由strel函式返回的結構元素或者結構元素物件組。
bwareaopen()
功能： 用於從物件中移除小物件。
用法： BW2 = bwareaopen(BW,P)
BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN) 從二值影象 中移除所有小於P的連通物件。CONN對應鄰域方法，預設為8。
|
yz=300; colorb = bwareaopen(color,yz); |
bwlabel()
bwlabel功能：對連通物件進行標註，bwlabel主要對二維二值影象中各個分離部分進行標註.
L = bwlabel(BW,n) :返回一個和BW大小相同的L矩陣，包含了標記了BW中每個連通區域的類別標籤，這些標籤的值為1、2、num（連通區域的個數）。n的值為4或8，表示是按4連通尋找區域，還是8連通尋找，預設為8。
| L = bwlabel(colorb); |
textread()
實際應用中經常要讀取txt檔案，這個時候就需要用到強大的textread函式。
它的基本語法是：
[A,B,C,...] = textread(filename,format)
[A,B,C,...] = textread(filename,format,N)
其中filename就是檔名， format就是要讀取的格式，A,B,C就是從檔案中讀取到的資料。
中括號裡面變數的個數必須和format中定義的個數相同。 如果每N行相同格式的資料，可採用[A,B,C,...] = textread(filename,format,N)的語法,讀取N次。
| [data1,data2,data3,data4,data5]=textread(filename,'%s%f%f%f%f',18); |
ginput ()
ginput提供了一個十字游標使我們能更精確的選擇我們所需要的位置，並返回座標值。函式呼叫形式為：
[x,y] = ginput(n)，能使你從當前的座標系中讀取n個點，返回這n個點的x，y座標，均為nX1的向量。可以按回車提前結束讀數。
[x,y] = ginput 可以無限的讀取座標直到按下回車鍵。