PROCESAMIENTO DE IMGENES CON MATLAB1
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Lectura de Imgenes2
Mediante el comando: Imagen=imread(nombre.extensin) La imagen a leer debe encontrarse en la carpeta de trabajo de Matlab. Los formatos de imagen soportados por Matlab son:Formato TIFF Extensin .tiff
JPEGGIF BMP PNG
.jpg.gif .bmp .png
XWD
.xwd
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Ejemplo: Lectura de una imagen *.jpg3
La imagen "fruta.jpg" se encuentra en el directorio de trabajo.
>> Im_RGB=imread('fruta.jpg');
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Representacin de Imgenes en Matlab4
En Matlab una imagen en formato de color RGB se representa por tres matrices bidimensionales, correspondientes a los planos R, G y B.
1=R 2=G 3=Bhttp://lonely113.blogspot.com
Obtencin de los Planos RGB5
Para obtener los planos R, G y B se ejecutan los comandos: Im_R=Imagen(:,:,1) Im_G=Imagen(:,:,2) Im_B=Imagen(:,:,3)Ejemplo:>> Im_R=Im_RGB(:,:,1); >> Im_G=Im_RGB(:,:,2); >> Im_B=Im_RGB(:,:,3);
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Tamao de la Imagen6
Obtencin del tamao de Imagen:>> [m,n,p]=size(Im_RGB) m= 600 n= 800 p= 3
Im_RGB: 600x800 3 planos (R,G y B)http://lonely113.blogspot.com
Despliegue de Imgenes7
Se realiza con el comando:Imshow(Imagen) Dnde: Imagen es del tipo uint8.
>> imshow(Im_RGB)
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Escritura de Imgenes8
Con el comando:imwrite(Imagen,nombre.extensin)
>> imwrite(Im_RGB,'imagen.jpg');
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Lectura de Valor de Pixeles9
Obtencin de valor de pixel Imagen(m,n) ; Cuando Imagen est en escala de grises (un solo plano).
Imagen(m,n,p) ; Para imagen RGB. Devuelve el valor del pixel correspondiente al plano p (1, 2 3).Dnde: m,n son las coordenadas del pixel.
>> Im_RGB(300,300,1) ans = 255 >> Im_RGB(300,300,2) ans = 178 >> Im_RGB(300,300,3) ans = 10http://lonely113.blogspot.com
Seleccin manual y Lectura de Valor de Pixel10
Mostrar la imagen con el comando imshow. Escribir el comando: pixel=impixel;
Clic en el pixel y Enter.
>> imshow(Im_RGB) >> pixel=impixel pixel = 252 144 115
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Edicin de Pixeles11
Para modificar el valor de un pixel:Imagen(m,n)=x ; Para una imagen en escala de grises. imagen(m,n,p)=x ; Para una imagen RGB. Dnde: x es un nmero entero entre 0 y 255 correspondiente a escala de grises (0=negro y 255=Blanco)
>> Im_RGB(200,750,1)=255; >> Im_RGB(200,750,2)=255; >> Im_RGB(200,750,3)=255;
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Perfil de Imagen12
Mostrar la imagen con el comando: imshow. Escribir el comando: improfile Trazar la lnea para obtener el perfil en la imagen (clic en inicio y clic en final) y Enter. Si se desea se puede guardar el perfil en una variable. Ejecutando: perfil=improfile;
>> imshow(Im_RGB) >> improfile
300
250
200
150
100
50
0
0
50
100
150
200 250 300 Distance along profile
350
400
450
500
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Submuestreo13
Submuestrear una imagen reduce su tamao y permite que el procesamiento posterior de la imagen se agilice.a11 a12 a13 a14 a15 a16 a17 a18 a1n
Se toman pixeles equidistantes (muestras), dependiendo del factor elegido, y se desecha el resto de pixeles. Imagen_ sub=Imagen(1:a:end,1:a:end,1:1:end) Dnde: a es el factor de muestreo. Si a=2 la imagen se reduce a la mitad.http://lonely113.blogspot.com
Ejemplo: Submuestreo de la imagen Im_RGB por un factor de 4.14
>> Im_sub=Im_RGB(1:4:end,1:4:end,1:1:end); >> imshow(Im_sub)
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Transformacin Uint8 - Double15
En algunos casos es necesario que la imagen a procesar
sea del tipo "double", ya que uint8 admite slo valores enteros entre 0 y 255.
Para transformar de uint8 a double y viceversa:
Imagen_double=double(Imagen_uint8)
Imagen_uint8=uint8(Imagen_double) El comando imshow slo muestra imgenes del tipo
uint8.
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Ejemplo: Se requiere resaltar el gris en una imagen por un factor 0.25.16
>> Im_double=double(Im_RGB); >> Im_double=Im_double*0.25; >> Im_uint8=uint8(Im_double); >> Imshow(Im_uint8)
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Filtraje17
Se realiza mediante convolucin de matrices.Dnde: Imagen es la matrz a filtrar. f es la matrz filtro. b11,b12,,bmn son los elementos de la matrz de salida.
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Filtraje18
Se puede utilizar el comando:imagen2=filter2(filter,Imagen); Dnde: filter es la matriz filtro. El comando filter2 no admite uint8, por lo tanto la imagen a filtrar se debe convertir al tipo double. El filtraje se debe realizar plano por plano en una imagen RGB.
Se agrega ruido a una imagen con el comando imnoise.
Revisar los archivos de ayuda de Matlab para mas informacin.
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Ejemplo: Filtraje promedio19
Para eliminar o reducir el ruido de una imagen.>> foto=imread('fruta.jpg'); >> foto=imnoise(foto,'salt & pepper'); >> foto_R=foto(:,:,1); >> foto_G=foto(:,:,2); >> foto_B=foto(:,:,3); >> filtro=1/9*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; >> foto2_R=filter2(filtro,double(foto_R)); >> foto2_G=filter2(filtro,double(foto_G)); >> foto2_B=filter2(filtro,double(foto_B)); >> foto2(:,:,1)=foto2_R; >> foto2(:,:,2)=foto2_G; >> foto2(:,:,3)=foto2_B; >> imshow(uint8(foto)) >> figure,imshow(uint8(foto2))http://lonely113.blogspot.com
Ejemplo: Deteccin de bordes.20
Se puede realizar similar al caso anterior, definiendo un filtro para deteccin de bordes.
La imagen a filtrar debe estar en escala de grises.Para convertir RGB a escala de grises se utiliza el comando: Imagen_gray=rgb2gray(Imagen_RGB);
>> filter=[1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1]; >> Im_RGB=imread('medusa.jpg'); >> Im_gray=rgb2gray(Im_RGB); >> Im_edge=filter2(filter,Im_gray); >> imshow(Im_RGB); >>figure,imshow(Im_edge);
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Filtro Mediana21
Se realiza para atenuar el ruido de una imagen. Usualmente se aplica a imgenes en escala de grises.
Imagen2=medfilt2(Imagen)
Ejemplo:>> Im_RGB=imread('fruta.jpg'); >> Im_gray=rgb2gray(Im_RGB); >> Im_gray=imnoise(Im_gray, 'salt & pepper'); >> imshow(Im_gray) >> Im_filt=medfilt2(Im_gray); >> figure, imshow(Im_filt)
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Deteccin de Bordes22
Se realiza con el comando:
imagen_edge=edge(imagen_gray,mascara); Se requiere que la imagen est en escala de grises. mascara es el tipo de mascara a utilizar (sobel,
canny,prewit, ) ya predefinidas en Matlab.
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Ejemplo:23
Se realiza la deteccin de bordes de una imagen utilizando la mscara de "sobel".>> Im_RGB=imread('Penguins.jpg'); >> Im_gray=rgb2gray(Im_RGB); >> Im_edge=edge(Im_gray,'sobel'); >> imshow(Im_edge)
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Binarizacin24
Conversin de una imagen en escala de grises a una
imagen lgica (0=negro, 1=blanco).
Se realiza con el comando:Imagen_bin=imagen> Im_bin=Im_gray>=128
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Ejemplo: Mtodo 2.26
>> Im_bin=im2bw(Im_RGB,0.5)
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Erosin y Dilatacin27
Son las operaciones morfolgicas ms utilizadas.DILATACIN: Adiciona pixeles en las fronteras de la imagen. EROSIN: Remueve pixeles de las fronteras de la imagen. Ambas operaciones se aplican a imgenes binarizadas.http://lonely113.blogspot.com
Dilatacin28
Se utiliza el comando:Result=imdilate(Imagen,SE)
Dnde: SE es la estructura del arreglo a utilizar como rejilla. Imagen es previamente binarizada.Existen varias maneras de obtener una estructura SE. Se realiza mediante el comando "strel". Revisar los archivos de ayuda de Matlab.http://lonely113.blogspot.com
Dilatacin29
Suponiendo que se utiliza una matriz identidad de orden 3 como rejilla (mostrada con bordes resaltados en la imagen), el resultado de aplicar la operacin de dilatacin en el pixel que se traslapa con el elemento central de la rejilla es:
"Si alguno de los pixeles de la rejilla configurados como 1 coincide con al menos uno de la imagen el pixel resultante es 1".http://lonely113.blogspot.com
Ejemplo:30
Aplicando dilatacin a una imagen binarizada, utilizando una estructura generada a partir de una matriz cuadrada de "1" de orden 30.
>> SE=strel('square',30); >> Im_RGB=imread('imagen.jpg'); >> Im_gray=rgb2gray(Im_RGB); >> Im_edge=edge(Im_gray,'sobel'); >> Im_dilate=imdilate(Im_edge,se); >> imshow(Im_edge); >> figure,imshow(Im_dilate)
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Erosin31
Se utiliza el comando: Result=imerode(Imagen,SE) Dnde: SE es la estructura del arreglo a utilizar como rejilla. Imagen es previamente binarizada.
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Erosin32
Suponiendo que se utiliza una matriz identidad de orden 3 como rejilla (mostrada con bordes resaltados en la imagen), el resultado de aplicar la operacin de erosin en el pixel que se traslapa con el elemento central de la rejilla es:
"Todos los pixeles de la rejilla configurados como 1 deben coincidir con todos los de la imagen, si esto no sucede el resultado del pixel es 0".http://lonely113.blogspot.com
Ejemplo:33
Aplicando la operacin de erosin a la imagen dilatada utilizando una estructura generada por una matriz cuadrada de "1" de orden 15.
>> SE=strel('square',15); >> Im_erode=imerode(Im_dilate,SE); >> imshow(Im_dilate) >> figure,imshow(Im_erode)
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Vecindad34
Para determinar si dos pixeles son vecinos o no (adyacentes).Vecindad-4: Se consideran pixeles conectados en direcciones perpendiculares (arriba, abajo, derecha, izquierda).
Vecindad-8: Se consideran tambin los pixeles vecinos diagonales.
Vecindad-4http://lonely113.blogspot.com
Vecindad-8
Conectividad35Dos pixeles estn con la misma etiqueta estn conectados si existe un camino del uno al otro a travs de pixeles vecinos con la misma etiqueta. La conectividad en Matlab puede ser: Conexin-4: Se toma en cuenta la vecindad-4 para determinar la conectividad de pixeles. Conexin-8: Se toma en cuenta la vecindad-8 para determinar la conectividad de pixeles. ETIQUETADO: Agrupacin de pixeles con caractersticas similares
Si se elige conectividad conexin-4 se considerara como dos objetos diferentes, pero si se elige conectividad conexin-8 se considerara como un solo objeto (vecindad diagonal).
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Cuenta y Etiquetado de Objetos en una Imagen36
Para contar la cantidad de objetos presentes en una imagen se realiza el procedimiento: 1. Leer la imagen. 2. Convertirla a escala de grises y posteriormente binarizarla. 3. En la imagen binarizada se requiere que los objetos a contar estn en blanco (1) y con fondo negro (0), si no fuera as se puede aplicar el comando: Im_bin=not(Im_bin)
4. Ejecutar el siguiente comando para etiquetar los objetos. Cada objeto encontrado se etiqueta con un nmero entero: 1, 2, 3,:Im_label=bwlabel(Im_bin,C) Dnde: C=4 u 8 (Conexin) 5. Para obtener el nmero de objetos: n=max(max(Im_label))http://lonely113.blogspot.com
Ejemplo:37
Se contar el nmero de objetos de la siguiente imagen:
>> Im_RGB=imread('imagen.jpg'); >> Im_bin=im2bw(Im_RGB,0.5) >>imshow(Im_bin) >> Im_bin=not(Im_bin); >> imshow(Im_bin) >> Im_label=bwlabel(Im_bin,8); >> n=max(max(Im_label)) n= 5
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Seleccin de un Objeto38
Para seleccionar manualmente un objeto y aislarlo se realiza el procedimiento:1. Mostrar la imagen binarizada con el comando imshow. 2. ejecutar el comando: Im_sel=bwselect(C) Dnde: C=4 u 8 (Conexin) 3. Clic en el objeto y Enter.
4. Si se desea, desplegar el objeto seleccionado Im_sel.http://lonely113.blogspot.com
Ejemplo:39
Se selecciona el objeto inferior derecho y se asla en la variable Im_sel.
>> imshow(Im_bin) >> Im_sel=bwselect(8); >> imshow(Im_sel)
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Captura de Imgenes Mediante Cmaras Conectadas a la Pc40
Resulta de suma utilidad para implementar algoritmos de visin o adquisicin de imgenes en tiempo real utilizando dispositivos simples y de bajo costo tales como las webcams.Matlab incluye el toolbox "Image Acquisition" para este fin. El toolbox incluye la herramienta Image Aquisition tool "imaqtool" que se utilizar posteriormente.http://lonely113.blogspot.com
Obtencin de Informacin del Dispositivo41
Comandos a utilizar:
ImaqhwinfoDevuelve la informacin del hardware y software disponibles, tales como: Adaptador de video instalado, versin de Matlab, Toolbox (nombre y versin). Imaqhwinfo(adaptor) Donde adaptor es el nombre del adaptador instalado, por lo general winvideo. Este comando devuelve informacin relacionada al adaptador.
Imaqhwinfo(adaptor,DeviceID)Donde DeviceID es el ID del dispositivo a utilizar obtenido con el comando anterior. Si slo se cuenta con un dispositivo conectado el DeviceID ser 1. Este comando muestra informacin del dispositivo conectado (cmara) .http://lonely113.blogspot.com
Ejemplo: Ejecutando los comandos42>> imaqhwinfo ans = InstalledAdaptors: {'winvideo'} MATLABVersion: '7.8 (R2009a)' ToolboxName: 'Image Acquisition Toolbox' ToolboxVersion: '3.3 (R2009a) >> imaqhwinfo('winvideo') ans = AdaptorDllName: [1x81 char] AdaptorDllVersion: '3.3 (R2009a)' AdaptorName: 'winvideo' DeviceIDs: {[1]} DeviceInfo: [1x1 struct]>> imaqhwinfo('winvideo',1) ans = DefaultFormat: 'RGB24_640x480' DeviceFileSupported: 0 DeviceName: 'iLook 300' DeviceID: 1 ObjectConstructor: 'videoinput('winvideo', 1)' SupportedFormats: {1x13 cell}
El adaptador instalado es "winvideo". Hay un dispositivo de adquisicin de imgenes instalado (DeviceID). El dispositivo instalado es una webcam "ilook300". Soporta 13 formatos de adquisicin. Formato por defecto: RGB 640x480.
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Preparacin del Dispositivo43
Crear la estructura:
cam=imaqhwinfo(adaptor,DeviceID) Para poder obtener las caractersticas del dispositivo con facilidad. Por ejemplo, para obtener los formatos soportados: cam.SupportedFormats Ejecutar el comando:
video=videoinput(adaptor,DeviceID,Format)Construye un objeto de entrada de video (nexo entre el dispositivo y Matlab). Si no se especifica Format se asume el formato por defecto.
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Ejemplo: Preparacin de dispositivo44 >> cam=imaqhwinfo('winvideo',1);
>> cam.SupportedFormatsans = Columns 1 through 4 'I420_160x120' 'I420_176x144' 'I420_320x240' 'I420_352x288' Columns 5 through 8 'I420_640x480' 'RGB24_1280x960' 'RGB24_1600x1200' 'RGB24_160x120' Columns 9 through 12 'RGB24_176x144' 'RGB24_320x240' 'RGB24_352x288' 'RGB24_640x480' Column 13 'RGB24_800x600' >> video=videoinput('winvideo',1,'RGB24_640x480');http://lonely113.blogspot.com
Pre - Visualizacin45
Para desplegar la pre-visualizacin de las imgenes a capturar ejecutar el comando: preview(video)
>> preview(video)
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Captura46
Para capturar una imagen ejecutar:Image=getsnapshot(cam)
>> foto=getsnapshot(video); >> imshow(foto)
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Image Acquisition tool47
Facilita el trabajo de realizar la captura de imgenes mediante lnea de comandos.Para acceder a esta herramienta ejecutar: imaqtool
>> imaqtool
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Aplicaciones48
Se presentan 3 aplicaciones sencillas del procesamiento de imgenes:1. Deteccin de bordes de una imagen.
2. Cuenta
de objetos de caractersticas similares presentes en una imagen. 3. Reconocimiento ptico de Caracteres (OCR) mediante un algoritmo implementado por terceros.En todos los casos las imgenes sern obtenidas mediante una cmara web.http://lonely113.blogspot.com
1. Deteccin de bordes de una imagen49>> cam=imaqhwinfo(winvideo,1); >> video=videoinput('winvideo',1); >> preview(video) >> Im_RGB=getsnapshot(video); >> imshow(Im_RGB) >> Im_gray=rgb2gray(Im_RGB); >> Im_gray=medfilt2(Im_gray); >> figure,imshow(Im_gray) >> Im_edge=edge(Im_gray,'sobel'); >> figure,imshow(Im_edge) >>Im_edge2=not(Im_edge); >> figure,imshow(Im_edge2)
No se especifica formato de captura, entonces se asume el formato por defecto (RGB 640x480).
Las imgenes obtenidas paso a paso se muestran en la siguiente diapositiva.http://lonely113.blogspot.com
1. Deteccin de Bordes de una Imagen50
Im_RGB
Im_gray
Im_edge
Im_edge2
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2. Conteo de Objetos51
Se desea contar el nmero de transistores en la
imagen.
Para ello se utiliza el etiquetado de objetos, pero el
problema es que si no se realiza tratamiento previo tambin se etiquetarn los pines de cada transistor.
Para resolver este problema primero se aplican las
operaciones de erosin (hasta que desaparezcan los pines y solo quede el cuerpo) y luego dilatacin (para obtener objetos a contar de regular tamao).
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2. Conteo de Objetos52 >> cam=imaqhwinfo(winvideo,1); >> video=videoinput(winvideo,1); >> Im_RGB=getsnapshot(video); >> imshow(Im_RGB) >> Im_bin=im2bw(Im_RGB,0.5); >> figure, imshow(Im_bin) >> Im_bin2=not(Im_bin); >> figure, imshow(Im_bin2) >> SE=strel('square',10); >> Im_erode=imerode(Im_bin2,SE); >> figure, imshow(Im_erode) >> Im_dilate=imdilate(Im_erode,SE); >> figure,imshow(Im_dilate) >> Im_label=bwlabel(Im_dilate,8); >> n=max(max(Im_label)) n= 10http://lonely113.blogspot.com
2. Conteo de Objetos53
Im_RGB
Im_bin
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2. Conteo de Objetos54
La imagen se invierte para poder seguir con el procedimiento de tratamiento de imagen. Si no se aplica erosin se etiquetara cada objeto aislado, dando como resultado un nmero de objetos muy superior al real.
Im_bin2http://lonely113.blogspot.com
2. Conteo de Objetos55
Im_erode
Im_dilate
Con estas dos operaciones se obtiene slo el cuerpo de los transistores en su tamao original, los pines ya fueros desechados. La imagen est lista ahora para el etiquetado y conteo.http://lonely113.blogspot.com
3. Reconocimiento de Caracteres56
Se desea reconocer los caracteres presentes en una imagen
adquirida mediante la webcam y almacenar el texto en un archivo .txt.
El algoritmo OCR utilizar se obtuvo de la pgina:
http://www.matpic.com/esp/matlab/ocr.html. Para usar el algoritmo los archivos a descargados se deben copiar
a la carpeta de trabajo de Matlab.
La imagen se debe guardar con el nombre "TEST_1.jpg". Los
caracteres deben estar en maysculas en negro y fondo blanco.
Una vez hecho esto ejecutar el comando:
OCRhttp://lonely113.blogspot.com
3. Reconocimiento de Caracteres57
>> cam=imaqhwinfo('winvideo',1); >> video=videoinput('winvideo',1); >> preview(video) >> text=getsnapshot(video); >> imshow(text) >> text_bin=im2bw(text,0.5); >> figure,imshow(text_bin) >> SE=strel('square',5); >> text_erode=imerode(text_bin,SE); >> figure,imshow(text_erode) >> text_dilate=imdilate(text_erode,SE); >> figure,imshow(text_dilate) >> text_fin=not(text_dilate); >> figure,imshow(text_fin) >> imwrite(text_fin,'TEST_1.jpg'); >> ocrhttp://lonely113.blogspot.com
3. Reconocimiento de Caracteres58
text
text_bin
text_bin contiene elementos no deseados (puntos blancos) que podran perjudicar el proceso de reconocimiento de caracteres. Estos elementos se eliminan aplicando la operacin de erosin.http://lonely113.blogspot.com
3. Reconocimiento de Caracteres59
text_erode
text_dilate
Enseguida se aplica la operacin de dilatacin para contrarrestar el efecto de la erosin en el texto.http://lonely113.blogspot.com
3. Reconocimiento de Caracteres60
text_fin
Es necesario que el texto est en negro con fondo blanco para aplicar el algoritmo.http://lonely113.blogspot.com
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