1 建模

A.讀取圖像：

????????1.使用imread函數讀取圖像文件。

????????2.如果圖像是彩色的，通常需要先轉換為灰度圖像，因為大津閾值法通常應用于灰度圖像。

B.灰度化：

????????1．如果圖像是彩色的，使用rgb2gray函數將其轉換為灰度圖像。

????????2．灰度圖像只包含亮度信息，便于后續處理。

D.閾值分割：

????????1.使用大津閾值法（Otsu's method）計算全局閾值。

????????2.graythresh函數可以自動計算這個閾值。

????????3.使用imbinarize或邏輯運算（例如gray_image > threshold）將灰度圖像轉換為二值圖像。

E.連通區域標記：

????????1.使用bwlabel函數標記二值圖像中的連通區域。

????????2.這個函數會為每個獨立的連通區域分配一個唯一的標簽。

F.統計連通區域數量：

????????1.bwlabel函數在返回標記圖像的同時，也返回了連通區域的數量。

????????2.可以直接使用這個數量作為目標物體的計數。

G.可視化結果：

????????1.使用imshow函數顯示原始圖像、二值化圖像和標記后的圖像。

????????2.可以使用subplot函數將多個圖像放在同一個窗口中顯示。

????????3.可以使用label2rgb函數將標記圖像轉換為彩色圖像，以便于觀察不同的連通區域。

2 代碼

function segment_and_label_image(image_path)  % 讀取圖像  original_image = imread(image_path);  if size(original_image, 3) == 3  % 如果是彩色圖像，則轉換為灰度圖像  gray_image = rgb2gray(original_image);  else  gray_image = original_image;  end  % 使用大津閾值法計算閾值  threshold = graythresh(gray_image);  % 根據閾值對圖像進行二值化處理  binary_image = imbinarize(gray_image, threshold);  % 標記連通區域  [labeled_image, num_objects] = bwlabel(binary_image);  % 顯示原始圖像  subplot(2, 2, 1);  imshow(original_image);  title('原始圖像');  % 顯示二值化圖像  subplot(2, 2, 2);  imshow(binary_image);  title('二值化圖像');  % 顯示標記連通區域后的圖像  subplot(2, 2, 3);  imshow(label2rgb(labeled_image, 'jet', 'k', 'shuffle'));  title(['連通區域標記，共檢測到 ', num2str(num_objects), ' 個對象']); % 等待用戶按鍵，然后關閉所有圖像窗口  pause;  close all;  
end  segment_and_label_image('米粒.png'); % 替換為你的圖像路徑

3 運行結果

圖1?圖像目標計數結果