Reporte Matlab Cruz Garcia

Reporte de Practicas Alumno: Cruz Garca Diego Alejandro

Diseo Mecatronico

Profesor: Ing. Gonzalo Ceja Medina

14 de Abril del 2014

Ejercicio 1.- Conversion de una imagen RGB a grises, binaria

Objetivo: Conversin de una imagen en escala de grises a una imagen lgica (0=negro, 1=blanco). Tambin se puede usar el siguiente comando cuando se requiere binarizar una imagen

RGB directamente.

Imagen_bin=im2bw(Imagen,level)

Dnde: level es el nivel de umbral entre 0 y 1.

Codigo:

clear all;clc;clear all koala_RGB=imread('koala.jpg'); im_bin=im2bw(koala_RGB,.5); subplot(2,2,1),imshow(koala_RGB),title('Koala Original'); subplot(2,2,2),imshow(im_bin),title('Koala Blanco/Negro');

Imagen:

Ejercicio 2.- Filtro de mediana (Filtraje de una imagen con ruido)

Objetivo: El filtrado por mediana, los pxeles de la nueva imagen se generan calculando

la mediana del conjunto de pxeles del entorno de vecindad del pxel correspondiente

a la imagen origen, de esta forma se homogeneizan los pxeles de intensidad muy

diferente con respecto a la de los vecinos. Este tipo de filtro es bastante indicado

cuando se tiene ruido aleatorio.

Se puede utilizar el comando: imagen2=filter2(filter,Imagen);

Se agrega ruido a una imagen con el comando imnoise.

Codigo:

clc;clear all;close all; im=imread('yo.jpg'); yo_bw=im2bw(im,.5); ruidosa=imnoise(im,'salt & pepper',0.05); im_fil=medfilt1(double(ruidosa),40); im_fil=uint8(im_fil);

subplot(1,4,1),imshow(im),title('Original'); subplot(1,4,2),imshow(yo_bw),title('Blanco/Negro'); subplot(2,4,3),imshow(ruidosa),title('Ruidosa'); subplot(2,4,4),imshow(im_fil),title('Filtrada');

Imagen:

Ejercicio 3.- Erosin y Dilatacin

Objetivo: 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 y consiste en la eliminacin o incremento de pixeles a un objeto.

Codigo:

clear all; clc; close all im_RGB= imread('Fig0914(a)(licoln from penny).tif'); imbw= im2bw(im_RGB,0.5); ee=ones(6,6); erosionada= imerode(imbw,ee); contorno=imbw-erosionada;

subplot(1,3,1),imshow(im_RGB),title('original'); subplot(1,3,2),imshow(erosionada),title('Erosionada'); subplot(1,3,3),imshow(contorno),title('Dilatada');

Ejercicio 4.- Apertura y Cierre

Objetivo:

Apertura.- generalmente suaviza el contorno de un elemento, rompe uniones angostas

(istmos) y elimina salientes finas.

Cierre.- tambin tiende a suavizar contornos, pero a diferencia de la anterior, une cortes

en partes angostas y golfos largos y finos, elimina pequeos huecos y llena baches en los

contornos

Codigo:

clc;close all,clear all im=imread('Fig0911(a)(noisy_fingerprint).tif')

figure,imshow(im); ee=strel('disk',1); imA=imopen(im,ee); imC=imclose(im,ee);

subplot(2,3,1),imshow(im),title('Original');

subplot(2,3,2),imshow(imA),title('Apertura');

subplot(2,3,3),imshow(imC),title('Cierre');

%Generamos una apertura mediante erosion y dilatacion imaa=imerode(im,ee); ima=imdilate(imaa,ee); %Generamos una apertura mediante dilatacion y erosion imcc=imdilate(im,ee); imc=imerode(imcc,ee);

subplot(2,3,5),imshow(ima),title('Apertura: ED');

subplot(2,3,6),imshow(imc),title('Dilatacion: DE');

Imagen:

Ejercicio 5.- Redimension de una Imagen Objetivo: modificar mediante Matlab el tamao de una imagen seleccionada, utilizando la

funcin imresize, y en la lista de argumentos de esta funcin se encontraran la imagen y

la escala a la que se modificara.

Codigo:

clear all; clc; clear all A=imread('polenC.tif'); A_bw=im2bw(A,0.5); size(A_bw) imshow(A_bw); B=imresize(A_bw,0.5); figure,imshow(B),size(B) C=imresize(A,[100,200]); figure,imshow(C),size(C);

Imagen:

Recortar una Imagen

Objetivo: Realizar un recorte a una imagen, utilizando la funcin imcrop, indicndole en la lista de argumentos la numeracin de pixeles hasta donde se recortara la imagen. Codigo: clear all;clc;close all; I = imread('moneda8.jpg'); I2 = imcrop(I,[75 68 130 112]); imshow(I), figure, imshow(I2)

Imagen:

6.- Seleccion de Etiquetas (Matriz de Etiquetado)

Objetivo: Para seleccionar manualmente un objeto y aislarlo se realiza el procedimiento:

1. Mostrar la imagen binarizada con el comando imshow.

2. ejecutar el comando: [L N]=bwlabel(im,8);

Dnde: C=4 u 8 (Conexin)

3. Clic en el objeto y Enter.

4. Si se desea, desplegar el objeto seleccionado en L.

Codigo:

clear all;clc;close all;

im=imread(figurillas.png);

figure

imshow(im)

im=im2bw(im,0.3);

[L N] = bwlabel(im,8);

N

figure

subplot(2,3,1);imshow(im)

subplot(2,3,2);imshow(L==1)





Imagen:

Ejercicio 7- Trazado de bordes

Objetivo: Trazar los bordes de las figuras que se encuentren en la imagen seleccionada,

para esto, se utilizara la funcin bwboundaries.

Cdigo:

clc;clear all;close all; imrgb=imread('moneda.jpg'); imbw=im2bw(imrgb,0.5); imbw=imfill(imbw,'holes'); figure imshow(imrgb); hold on [B L]=bwboundaries(imbw); [cant x]=size(B); for k=1;cant b=B{k}; plot(b(:,2),b(:,1),'r','LineWidth',3); end hold off

Imagen:

Ejercicio 8- Deteccin de monedas chicas y grandes con conteo

Objetivo:

Realizar un programa en MATLAB que cuente cuantas monedas y diferenciar

cuantas monedas grandes y cuantas pequeas

Codigo:

clear all;clc;clear all i=0; x=0; im=imread('coins.jpg'); im2=rgb2gray(im);

%%%binarizacion umb=graythresh(im2); bw1=im2bw(im2); bw=imfill(bw1,'holes'); imshow (im)

%%%etiquetar los elementos conectados [L Ne]=bwlabel(bw);

%%%calcular propiedades de los objetos de la imagen propiedad=regionprops(L); hold on

%%graficar las cajas de fronteras de los objetos for n=1:size(propiedad,1) rectangle('position',propiedad(n).BoundingBox,'Curvature',[1,1],'EdgeColo

r','g','LineWidth',2) end pause(3)

%%% buscar las areas que son menores o mayores a 2800 segun sea el caso s=find([propiedad.Area]>2850); %s=find([propiedad.Area]

figure, imshow(bw) %> %<

Ejercicio 9.- Calculo de Distancias entre Regiones (Distancias entre

Monedas)

Objetivo: Obtener el centroide de las monedas y con eso obtener la distancia entre ellas

marcndola con una linea

clear all;clc;close all; I=imread('coins.png'); figure,imshow(I) bw=im2bw(I,graythresh(getimage)); %Convertida a grises bw2=imfill(bw,'holes');%Imagen rellenada maquillada %Obtener centros s=regionprops(bw2,'centroid'); centroids=cat(1,s.Centroid);%Concatena el arreglo %Muesntra las coordenadas en el commandwindow centroids %Obtener la cantidad de monedas cantidad=size(centroids); m=cantidad(1,1);

str=[num2str(m),' monedas detectadas.']; disp(str); for i=1:m x(i)=centroids(i,1); y(i)=centroids(i,2); end disp('Determinar la distancia de la monedaA a la monedaB') A=1; B=2; distancia=sqrt((x(B)-x(A))^2+(y(B)-y(A))^2); str=['La distancia es: ' ,num2str(distancia),'unidades'] disp(str);

figure; imshow(I) hold on; Imagen_filled=imfill(bw,'holes'); boundaries=bwboundaries(Imagen_filled);

for k=1:10 b=boundaries{k}; plot(b(:,2),b(:,1),'b','LineWidth',3);%Dibuja contornos plot(imgca,centroids(:,1),centroids(:,2),'r*') plot([x(A) x(B)],[y(A) y(B)],'m','Linewidth',2); end xlabel(str) hold off;

Ejercicio 10- Aplicacin de la regionprop :Boundingbox

clear all;clc;close all; im=imread('coras.jpg'); %binarizacion im_bin=im2bw(im,graythresh(im)); im_fill=imfill(im_bin, 'holes'); figure,imshow(im_fill); [L N] = bwlabel(im_fill); propiedad = regionprops((L)); hold on imshow(im); %graficamos las cajas de fronteras de objetos for n=1:N rectangle('Position', propiedad(n).BoundingBox, 'EdgeColor',

'g','LineWidth',2) end hold off;

Ejercicio 11- Aplicacin de la regionprop: ConvexHull Codigo:

clear all;clc;close all; im=imread('Pinzas.jpg'); %binarizacion im_bin=im2bw(im,graythresh(im)); im_bin=not(im_bin); figure,imshow(im_bin); im_fill=imfill(im_bin, 'holes'); figure,imshow(im_fill); [L N] = bwlabel(im_fill);

propiedad = regionprops(L,'ConvexHull'); hold on imshow(im); %graficamos las cajas de fronteras de objetos for n=1:N x=propiedad(n).ConvexHull(:,1); y=propiedad(n).ConvexHull(:,2); plot(x,y, '--r','Linewidth',2) end hold off;

Ejercicio 12- Aplicacin de la regionprop: ConvexArea Objetivo: Determinar el rea dentro de un permetro con la propiedad convexarea, que es precedida por el uso de la propiedad convexhull, para delimitar la zona que se registrara. CODIGO clc;clear all;close all;

im=imread(pinzas.jpg);

im_bin=im2bw(im,graythresh(im));

[m n ] = size (im_bin);

im_bin=1-im_bin;

figure

imshow(im_bin)

im_fill = imfill(im_bin, holes);

figure

imshow(im_fill);

[ L N ] = bwlabel (im_fill);

propiedad = regionprops(L, ConvexHull, ConvexArea, Centroid);

centroids = cat(1,propiedad.Centroid);

hold on

imshow (im);

for n=1:N

x=propiedad(n).ConvexHull(:,1);

y=propiedad(n).ConvexHull(:,2);

areaConvex=propiedad (n).ConvexArea;

plot(x,y,centroids(:,1),centroids(:,2), r*)

text( centroids (:,1),centroids(:,2),[num2str(areaConvex), Unidades^2]

FontSize,10,?FontWeight,bold)

end

hold off

Imagen

Ejercicio 13- Aplicacin de la regionprop: orientation

Objetivo: Mostrar la orientacin de los objetos con respecto al eje de las axisas y respecto a algn otro eje, el ngulo (en grados que varan desde -90 hasta 90 grados), se utiliz la propiedad orientation. CODIGO clc;clear all;close all

im=imread (cotonetes.jpg );


im_bin=imclose(im_bin,strel( disk,4));

figure,imshow(im_bin)

im_fill=imfill(im_bin, noholes);

[B,LL] = bwboundaries (im_fill, noholes);

[ L N ] = bwlabel (im_fill);

propiedad = regionprops (L, orientation );

figure,imshow(im);

hold on

for k= 1:length(B)

boundary = B{k};

plot(boundary(:,2),boundary(:,1),y,LineWidth2);

end

for k=1:lenth(B)

boundary = B{k};

inclinacin = propiedad(k).orientation;

text(boundary (1,2) + 60, boundary(1,1)+3,[

num2str(inclinacin),],Color,g,FontSize,10,FontWeight,bold);

end

hold off

Ejercicio 14- Aplicacin de la regionprop: MajorAxisLength y MinorAxisLength Codigo clc;clear all; close all

im=imread (capacitores.png);


im_bin=imclose (im_bin,strel (disk,8));

im_bin=1-im_bin;


[B,LL] = bwboundaries(im_bin);

propiedad = regionprops(L, MajorAxisLength, MinorAxisLength);

figure,imshow(im);

hold on

for k= 1:length(B)

boundary = B{k};

plot(boundary(:,2),(boundary(:,1),b,LineWidth,2);

end

for k= 1:length(propiedad)

oundary = B{k};

mayoreje = propiedad (k). MajorAxisLength;

menoreje = propiedad (k). MinorAxisLength;

text(boundary(1,2)+10,boundary(1,1)*10,[num2str(mayoreje),,,num2str(may

oreje),,numstr(menoreje)],Color,g,FontSize,10,FontWeigth,bold)

;

end

hold off

Ejercicio 15- Aplicacin de la regionprop: EulerNumber CODIGO clc;clear all;close all

im=imread(dado.jpg);


im_bin=imclose(im_bin,strel(disk17));


[B ,LL] = bwboundaries (im_bin,holes);

[L N] = bwlabel (im_bin);

propiedad = regionprops(L,EulerNumber);

figure,imshow(im);

hold on

for k= 1;length(propiedad)

boundary = B{k};

numeuler = propiedad(k).EulerNumer;

valordado=(-1*numeuler)+1;

text(boundary(1,2)+60,boundary(1,1)+40,[num2str(valordado),], Color,

r,FontSize,40,FontWeight,bold);

title([Cayo un : , num2str(valordado)])

end

hold off

Imagen:

Ejercicio 16- Remueve objetos menores a una cierta rea Objetivo: Eliminar reas menores de una imagen, tomndose como referencia determinada cantidad de pixeles, se usara la funcin bwareaopen. CODIGO clear all;clc;clear all

im=imread(objetos.png);

im = im2bw(im,graythresh (im));

im2 = bwareaopen (im,5000);

figure

imshow(im);

figure

imshow(im2);

Imagen

Ejercicio 17- Deteccin de objetos : crculos, rectngulos y tringulos Objetivo: Deteccin de figuras bsicas CODIGO clear all;clc;close all;

vid = videoinput(winvideo,2, RGB24_640X480);

scr= getselectedsource(vid);

vid.FramePerTrigger =1;

vid.ReturnedColorspace = rgb ;

preview(vid);

while(1)

im = getsnapshot(vid);

imshow(im);

bw=im2bw(im,graythresh(im));

bw=bwareaopen(bw,30);

bw=imfill(bw,noholes);

[B,L]=bwboundaries(bw, noholes);

hold on

for k=1:length(B)

boundary = B{k};

plot(boundary(:,2),boundary(:1), w,Linewidth,2);

end

stats = regionprops(L, Area,Centroid,perimeter);

for k=1:length(B)

boundary = B{k};

permeter=stats{k}.Perimeter ;

rea = stats(k).Area;

metric = 4*pi*rea/perimeter^2;

metric_string = sprintf( %2.2f,metric);

text(boundary(1,2)-

35,boundary(1,1)+13,metric_string,Color,y,FontSize,14,FontWeight,

bold);

if metric >0.8

text(boundary(1,2)-

35,boundary(1,1)+40,metric_string,CIRCULO,Color,K,FontSize,14,Fo

ntWeight,bold);

elseif metric >0.65

text(boundary(1,2)-

35,boundary(1,1)+40,metric_string,RECTANGULO,Color,k,FontSize,14,

FontWeight,bold);

elseif metric>0.45

text(boundary(1,2)-

35,boundary(1,1)+40,metric_string,TRIANGULO,Color,k,FontSize,14,

FontWeight,bold);

else

text(boundary(1,2)-

35,boundary(1,1)+40,indefinited,Color,y,FontSize,14,FontWeight,

bold);

end

end

title([Metrica normalizada del redondeo de las figuras]);

if max (im)

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