MATLAB实现的基于Freeman链码的圆形物体检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过Freeman链码提取图像边缘轮廓特征，精准识别圆形物体并输出位置半径信息。适用于工业零件检测和生物细胞分析等领域，提供高效自动化的形状识别解决方案。

详 情 说 明

基于Freeman链码的圆形物体检测系统

项目介绍

本项目实现了基于Freeman链码的圆形物体自动检测算法系统。通过提取图像中物体的边界轮廓，计算其Freeman链码特征，运用圆形度判断算法识别圆形物体。系统能够自动检测输入图像中的圆形目标，精确输出圆形的位置和半径信息，适用于工业零件检测、生物细胞分析等多种应用场景。该系统对不同尺寸、方向的圆形物体具有良好的适应性，并支持批量图像处理。

功能特性

• 智能边界追踪：采用Freeman链码算法精确提取物体边界轮廓
• 圆形度评估：基于链码特征计算形状属性，准确识别圆形物体
• 多目标处理：可同时检测图像中的多个圆形目标
• 尺寸自适应：对不同大小、方向的圆形均有良好检测效果
• 批量处理支持：支持多图像连续自动处理
• 结果可视化：在原图上标记检测结果，直观展示识别效果

使用方法

基本操作流程

1. 准备待检测图像（支持.jpg/.png/.bmp格式）
2. 运行主程序开始检测
3. 查看控制台输出的统计信息
4. 获取标记结果图像和数据文件

输入要求

• 图像格式：JPG、PNG、BMP
• 图像类型：灰度图像或二值图像矩阵
• 尺寸建议：不超过4000×4000像素
• 背景复杂度：可接受包含多个物体的复杂背景

输出结果

1. 可视化结果：在原图上用红色圆圈标记检测到的圆形
2. 数据文件：包含每个圆形的中心坐标(x,y)、半径值和置信度分数
3. 统计信息：控制台输出圆形数量、平均半径、处理耗时等检测统计

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB（建议8GB以上）
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、边缘检测与轮廓提取、Freeman链码计算与分析、圆形度判定与参数计算、结果可视化输出以及检测数据保存等功能模块。该文件完成了从图像输入到结果输出的完整检测链条，承担了算法调度和流程控制的关键角色。