matlab图像分割程序

clear I=imread('baijpg'); %读入图像

q=imadjust(I,[2 3 0;6 7 1],[]); %增强图像的对比度

j=rgb2gray(q); %彩色图像变灰度图像

j1=im2bw(q,230/255);%二值化

se90=strel('line',3,90); %构造元素

se0=strel('line',3,0); %同上

BW2=imdilate(j1,[se90 se0]); % 用构造的元素膨胀

BW3=bwareaopen(BW2,100);%开 *** 作

BW3=~BW3;%取反

BW4=bwareaopen(BW3,20);%开

BW5=bwperim(BW4);%计算BW4周长

[imx,imy]=size(BW5);计算长宽

L=bwlabel(BW5,8);%用不同的数字根据是否连通标记图像，

a=max(max(L));%得到L图像中标记结果的最大值

BW6=bwfill(BW5,'hole');%填充背景

I2=I;

for i=1:3; I2(:,:,i)=I2(:,:,i)uint8(BW6);

end imshow(I2); 有大神能逐条解释一下语句吗，本人是菜鸟啊，跪求！！

1图像批处理的应用

在做图像处理时候，首先是研究算法，在单张的图像上做分析，把算法搞明白。

接下来，我们需要验证算法的适用性，需要将算法应用在大量的数据集上，如果我们靠着手动不断的更换“图像的路径文件名”，这样难免处理非常慢，10张20张这样做还能接受，但是成百上千张图像数据，要是再这么处理，非常不可取也基本不可行。

为了提高效率，必学技能：图像批处理，包括： 批量读取图像—>批量处理—>批量写入文件夹。

2代码

千言万语，不如直接看代码，简单明了。

clc

%选择输入的图像路径

selpath = uigetdir(path);

if ~isequal(selpath,0)

pathname_old=selpath;

%appfoldnameEditFieldValue=selpath;

else

warndlg('selpath fail','Warning');

return

end

%选择输出的图像路径

selpath = uigetdir(path);

if ~isequal(selpath,0)

pathname_new=selpath;

%appfoldnameEditFieldValue=selpath;

else

warndlg('selpath fail','Warning');

return

end

%%批量读取，处理，并输出

fileList=dir(fullfile(pathname_old,'bmp'));%以bmp图像为例

nn=length(fileList);

for ii=1:nn

filename_old=fileList(ii)name;

filename_new=strcat(filename_old(1:end-4),"_processed","bmp");

A=imread(fullfile(pathname_old,filename_old));

B=255-double(A);%以255-A,取反为例，代表处理程序，用自己的处理代码替换这里

pathfilename_new=fullfile(pathname_new,filename_new);

imwrite(uint8(B),pathfilename_new);

end

disp("ok~");

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3演示结果

运行程序。



step1:选择输入的图像文件夹



step2:选择输出的图像文件夹



运行结果：







4总结

学好这个技能，学会套用，一通百通。

祝你学习愉快~

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