這是一個很好的解決問題.這是一種你可以使用的方法,但我承認它絕不是完美的,也可能不那么健壯.希望它能帶給你創意……

我所做的基本上是用中值濾波器過濾圖像(就像你做的那樣)并使用bwareaopen刪除小元素.然后我打電話給regionprops來獲得一堆屬性,其中最重要的是區域和偏心.這個想法是所有字母“a”應該有一個類似的偏心,因此一旦我們知道一個字母的怪癖,我們就可以找到其他大致相同的字母.你可以使用額外的屬性使代碼更加健壯,這些屬性可以使字母從其他字母中脫穎而出;也許比例為MajorAxisLength / MinorAxisLength.我會把那部分留給你:)

因此,在這種情況下選擇字母的最簡單方法是選擇面積最大的對象,即圖像中心的大對象.一旦我們有了它的偏心率,我們可以應用一些閾值并僅選擇那些使用具有類似偏心率的regionprops找到的對象.之前應用的中值濾波器和對bwareaopen的調用在這里很重要,因為右邊4個方框中的噪聲可能會使事情變得復雜,如果它們沒有被刪除,因為一些隨機點可能有一個類似于我們親愛的怪癖字母“a”.

話雖如此,這是評論的代碼.請注意,我將文本變量的名稱更改為textIm,因為text是Matlab函數.

clc

clear

close all

textIm = imread('http://i.stack.imgur.com/N4nCm.png');

%// find threshold and change to binary image

border = graythresh(textIm);

%// =========== NEW \ ===========

%// NOTICE the use of ~im2bw(...)

textbw = ~im2bw(textIm, border);

%// remove noise with median filter

%// =========== NEW \ ===========

textfilt = medfilt2(textbw,[7 7]);

textfilt = bwareaopen(textfilt,8);

%// =========== NEW \ ===========

%// Use an absurdely large line structuring element oriented at 25 degrees

%// to make the a's stand out

se = strel('line', 20 ,25);

textfilt = imclose(textfilt, se);

%// Get a couple properties. Note the "Eccentricity"

S = regionprops(textfilt, 'Area','Eccentricity','Centroid','BoundingBox');

All_areas = vertcat(S.Area);

%// Find the largest element (i.e. the big a). We will use it to get its

%// eccentricity and fetch other a's.

[MaxArea, MaxAreaIdx] = (max(All_areas(:)));

%// Get eccentricity of largest letter.

RefEcc = S(MaxAreaIdx).Eccentricity

這里大“a”的偏心率是0.6654.偏心率為0表示圓,偏心率為1表示直線.

%// Just concatenate everything. Easier to work with.

All_Ecc = vertcat(S.Eccentricity);

All_Centroids = vertcat(S.Centroid);

All_BB = vertcat(S.BoundingBox)

%// Find elements that have the approximate eccentricity of the large a

%// found earlier. You can be more/less stringent and add more conditions here.

PotA = find(All_Ecc > RefEcc*.8 & All_Ecc < RefEcc*1.2)

%// Display output with centroids and bounding boxes.

imshow(textIm)

hold on

scatter(All_Centroids(PotA,1),All_Centroids(PotA,2),60,'r','filled');

for k = 1:numel(PotA)

rectangle('Position',All_BB(PotA(k),:),'EdgeColor','y','LineWidth',2)

end

輸出,質心為紅點,邊界框為黃色矩形：

那很有趣！希望我能以某種方式提供幫助.您可能需要調整其他字母的代碼,或者如果圖像中有其他圓形對象,但我想這是一個開始.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab提取图像中的一部分并移动,在Matlab中从图像中提取对象的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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