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1、closeall%关闭已打开的图形窗口clear%清除malab所有工作平台变量po=imread('number.jpg')%读入原始图像figure,imshow(po);%显示原始图像t=rgb2gray(po);%将彩色图像转化成灰度图figure,imshow(t)imwrite(t,'jieguo1灰度处理.tif');Stru=strel('square',30);%估计背景面积大概为30的矩形区域back=imopen(t,Stru);figure,imshow(back)imwrite(back,'ji
2、eguo2估计背景.tif');i2=imsubtract(t,back);%减去背景figure,imshow(i2)imwrite(i2,'jieguo3背景相减.tif');threshhold=graythresh(i2);%使用阈值操作将图像转换为二进制图像bw=im2bw(i2,threshhold*3);%使用阈值操作将图像转换为二进制图像figure,imshow(bw)imwrite(bw,'jieguo4二值化.tif');BW1=bwareaopen(bw,50);%去除图像中面积过小的，可以肯
3、定不是运动员号码的区域figure,imshow(BW1)imwrite(BW1,'jieguo5去除图像中面积过小.tif');se=strel('disk',10);%将白色区域膨胀，腐蚀去无关的小物件，包括运动员号码字符BW1=imclose(BW1,se);www=imopen(BW1,se)figure,imshow(BW1)imwrite(BW1,'jieguo6将白色区域膨胀.tif');[B,L]=bwboundaries(BW1,4);imshow(label2rgb(L,@jet,[.5.5.5])
4、)holdonfork=1:length(B)boundary=B{k};plot(boundary(:,2),boundary(:,1),'w','LineWidth',2)end%找到每个连通域的质心stats=regionprops(L,'Area','Centroid');%循环历遍每个连通域的边界fork=1:length(B)%获取一条边界上的所有点boundary=B{k};%计算边界周长delta_sq=diff(boundary).^2;perimeter=sum(sqrt(sum(delta_sq,2)
5、));%获取边界所围面积area=stats(k).Area;%计算匹配度metric=27*area/perimeter^2;%要显示的匹配度字串metric_string=sprintf('%2.2f',metric);%标记出匹配度接近1的连通域ifmetric>=0.4&&metric<=1.2&&area>1500%1.1centroid=stats(k).Centroid;plot(centroid(1),centroid(2),'ko');%提取该连通域所对应在二值图像中的矩形区域goalboundary=b
6、oundary;s=min(goalboundary,[],1);e=max(goalboundary,[],1);I=imcrop(po,[s(2)s(1)e(2)-s(2)e(1)-s(1)]);end%显示匹配度字串text(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,...metric_string,'Color','g',...'FontSize',14,'FontWeight','bold');end[y,x,z]=size(I);myI=double(I);Blue_y=zeros(y
7、,1);fori=1:yforj=1:x%if((myI(i,j,1)>=50)&&((myI(i,j,2)<=120)&&(myI(i,j,2)>=61))&&(myI(i,j,3)>=150))if((myI(i,j,1)<=100)&&(myI(i,j,1)>=50)&&((myI(i,j,2)<=125)&&(myI(i,j,2)>=50))&&(myI(i,j,3)<=250)&&(myI(i,j,3)>=100))Blue_y(i,1)=Blue_y(i,1)+1;endendend[tempMaxY]=max
8、(Blue_y);PY1=MaxY;while((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))PY1=PY1-1;endPY2=MaxY;while((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2
