本研究提出了一种基于形态学图像处理的自动识别与计数方法，用于图像中谷物（米粒）的检测与标记。该方法首先通过腐蚀和膨胀操作对图像进行形态学处理，消除噪声并增强米粒边缘的清晰度。然后，采用开运算去除背景，以突出米粒区域。利用Otsu方法实现图像的全局阈值分割，将图像二值化后得到清晰的米粒轮廓。最后，通过连通区域标记对每个米粒进行标识和计数，并计算其质心位置，生成带标注的计数结果图像。本方法能够有效提高谷物计数的精度，具有良好的鲁棒性和可扩展性。实验结果表明，该方法在复杂背景下的米粒计数任务中表现出较高的准确率。
项目信息
编号：MCV-57
大小：4.8M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b，R2023b，R2024a
项目介绍
本研究提出了一种基于形态学图像处理的自动识别与计数方法，旨在实现图像中谷物（米粒）的精准检测、计数和标记。传统的谷物计数方法通常依赖于人工或简单的阈值分割技术，然而这些方法在处理复杂背景和较小目标物体时易受噪声干扰，导致计数误差较高。本研究的创新点在于结合形态学操作与阈值分割，以提高计数的准确性和方法的鲁棒性。
在方法实现方面，首先对图像进行腐蚀和膨胀处理，利用形态学操作来消除背景噪声并增强米粒边缘的清晰度。腐蚀操作有效去除了较小的噪声区域，而膨胀则使米粒的边界更加完整，从而便于后续的背景分离。接着，通过开运算进一步去除背景信息，从而有效地突出图像中的米粒区域，减少背景的干扰。开运算不仅能平滑图像轮廓，还可以消弱米粒间较狭窄的部分，避免相邻米粒的边界混淆。
在完成预处理后，本研究使用Otsu方法计算图像的全局阈值，从而将图像转换为二值图像。该步骤通过自动选择最优阈值，实现了谷物区域的精确分割，确保了米粒轮廓的清晰性。二值化处理后，米粒的边缘与背景明显分离，形成独立的米粒区域，为后续的计数提供了良好的基础。
最后，本文利用连通区域标记法对每个米粒进行独立识别和计数。通过计算每个连通区域的质心位置，进一步标记每个米粒的位置并在图像中显示标记结果。这一标注不仅实现了米粒的精确计数，还为后续的分析或机器学习模型提供了位置信息。生成的标注图像清晰展示了米粒的位置和计数结果，使得系统能够适用于多个应用场景，例如粮食生产、质量控制和自动化检测等领域。
实验结果表明，该方法在复杂背景下的米粒计数任务中表现出较高的准确率，能够有效区分米粒与背景噪声，并具备良好的鲁棒性和可扩展性。在实验过程中，本方法在不同光照条件和背景复杂度的图像中均表现出较强的适应能力，计数误差显著降低。这表明本研究提出的基于形态学图像处理的谷物计数方法能够满足实际应用需求，尤其在高效、准确的谷物计数任务中具有广泛的应用前景。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对rice.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 rice.m
图1：预处理流程图
这张图展示了米粒图像的处理步骤，从左到右、从上到下的顺序如下：
（1）原图：显示的是初始的米粒图像，未经过任何处理。
（2）背景：使用形态学开运算后得到的背景图像，用于后续的背景去除。
（3）消除背景：原图减去背景后的图像，突出显示米粒区域，去除了背景干扰。
（4）二值化：使用Otsu方法进行阈值分割，将图像转为黑白二值图，以便更清晰地识别米粒轮廓。
（5）标注：对二值化后的图像进行标记，每个米粒的位置用白色星号标注。
（6）标注标号：在标注图像的基础上，添加红色编号，每个米粒都有独立的编号，以便于计数和识别。
图2：标注图
这张图展示了最终标注结果的放大视图。在二值化的米粒图像上，每个米粒的位置用白色星号（*）标记，且每个米粒旁边都有红色数字作为编号，用于区分各个米粒。这种标注方式便于查看每个米粒的编号和位置，确保计数的准确性。
图3：检测数量
此图显示的是程序的输出结果，标明了图像中米粒的总数。图中显示的结果 ans = 98 表示程序检测到总共有98个米粒。该结果是通过形态学处理和二值化后对每个米粒区域进行独立标记后得到的，最终计数了所有米粒。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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