Comment trouver l'emplacement de la zone rouge dans une image à l'aide de MATLAB?

Espère que c'est la continuation de cette question.

Je voudrais suggérer que vous lisez d'abord des bonnes et des livres fondamentaux sur le traitement de l'image. Je recommande ce livre: Traitement numérique de l'image à l'aide de MATLAB par Gonzalez.

De toute façon, sujet de votre question:

1) Convertir l'image au R,G,B de l'avion.

Image_red = Image_rgb(:,1);
Image_green = Image_rgb(:,2);
Image_blue = Image_rgb(:,3);

2) Depuis requises région a haute teneur en rouge(comme par l'image dans votre question), prendre R plan et du seuil de valeur appropriée.

BW = im2bw(Image_red, threshold value)

3) Vous obtenez l'image binaire où le code-barres de la région est d'une couleur(à supposer que blanc) et l'autre partie est d'une couleur différente (noir).

4) Maintenant obtenir l'emplacement de la zone blanche comme un rectangle englobant minimal.

STATS = regionprops(BW, 'BoundingBox')

Une fois que vous avez obtenu cet emplacement de rectangle, faire ce que vous voulez. Par exemple, pour isoler le code à barres pour la reconnaissance des codes barres, des cultures de ce rectangle de l'image d'origine à l'aide de imcrop commande:

barcode = imcrop(original_image, rect)

(Je sais que le code n'est pas complet. Je donne seulement des conseils de commandes à utiliser. Parce que, je ne suis pas familier avec matlab et j'utilise opencv pour le traitement de l'image. Mais je suis sûr, c'est une tâche facile et vous pouvez compléter le code).

EDIT:

Après que j'ai mis en œuvre la dérivation de la formule et de les appliquer de filtre passe-bas, de l'image que j'ai est une échelle de gris. J'ai juste appliqué un seuil, de sorte que je ne reçois que les régions de forte illumination(qui incluent les codes à barres de la région) et l'interdiction de toutes les autres partie. Maintenant, appliquez une érosion pour enlever de simples bruits ou de petites erreurs de détection. Appliquer la dilatation de la rémunération. Maintenant, trouver le contour avec un maximum de zone (qui est, probablement, le code-barres). Obtenez plus petit rectangle de délimitation. Il est de votre code à barres. ( J'ai juste mis en œuvre dans OpenCV Python. Je ne sais pas comment le faire dans Matlab). Ci-dessous quelques résultats de tests:

Ci-dessous est la OpenCV code:

#### Code for BARCODE detection  ######
import cv,sys
imgco = cv.LoadImage('image.jpg')
img = cv.CreateImage(cv.GetSize(imgco),8,1)
imgx = cv.CreateImage(cv.GetSize(img),cv.IPL_DEPTH_16S,1)
imgy = cv.CreateImage(cv.GetSize(img),cv.IPL_DEPTH_16S,1)
thresh = cv.CreateImage(cv.GetSize(img),8,1)
### Convert image to grayscale ###
cv.CvtColor(imgco,img,cv.CV_BGR2GRAY)
### Finding horizontal and vertical gradient ###
cv.Sobel(img,imgx,1,0,3)
cv.Abs(imgx,imgx)
cv.Sobel(img,imgy,0,1,3)
cv.Abs(imgy,imgy)
cv.Sub(imgx,imgy,imgx)
cv.ConvertScale(imgx,img)
### Low pass filtering ###
cv.Smooth(img,img,cv.CV_GAUSSIAN,7,7,0)
### Applying Threshold ###
cv.Threshold(img,thresh,100,255,cv.CV_THRESH_BINARY)
cv.Erode(thresh,thresh,None,2)
cv.Dilate(thresh,thresh,None,5)
### Contour finding with max. area ###
storage = cv.CreateMemStorage(0)
contour = cv.FindContours(thresh, storage, cv.CV_RETR_CCOMP, cv.CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE)
area = 0
while contour:
max_area = cv.ContourArea(contour)
if max_area>area:
area = max_area
bar = list(contour) 
contour=contour.h_next()
### Draw bounding rectangles ###
bound_rect = cv.BoundingRect(bar)
pt1 = (bound_rect[0], bound_rect[1])
pt2 = (bound_rect[0] + bound_rect[2], bound_rect[1] + bound_rect[3])
cv.Rectangle(imgco, pt1, pt2, cv.CV_RGB(0,255,255), 2)
cv.ShowImage('img',imgco)    
cv.WaitKey(0)   

Essayer ce code. Si vous comprenez le code, essayez de convertir au logiciel matlab. Vous pouvez voir OpenCV documentation ici.

OriginalL'auteur Abid Rahman K