MATLAB兴趣区域自动提取与物体识别工具包发布

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供自动化图像兴趣区域（ROI）提取能力，集成了图像预处理、目标检测与分割功能。可高效识别并提取图像中的关键目标区域，为后续物体识别与分类任务提供可靠数据基础。

详 情 说 明

基于兴趣区域提取的图像预处理与物体识别工具包

项目介绍

本项目是一个专为图像处理与分析设计的自动化兴趣区域（ROI）提取工具。它能够对输入的图像进行预处理、目标检测与区域分割，从而识别并提取出图像中的关键目标区域。提取的ROI区域可用于后续的物体识别、分类或跟踪任务，显著提高图像处理流程的精确性和效率。本工具包适用于工业检测、医疗影像、自动驾驶等多种需要图像目标分析的应用场景。

功能特性

• 自动化ROI提取：自动完成图像预处理、目标区域分割和ROI提取全流程。
• 鲁棒的图像分割：集成先进的图像分割技术和边缘检测算法，能够有效处理简单或复杂背景的图像。
• 灵活的形态学后处理：利用形态学操作（如开运算、闭运算）优化分割结果，平滑区域边界，去除噪声。
• 多格式输入支持：支持常见的RGB或灰度图像格式，如JPG、PNG、BMP等。
• 可定制化参数：允许用户根据需要调整ROI数量、最小区域尺寸、颜色或纹理特征阈值等关键参数。
• 丰富的输出结果：提供包含ROI标记的可视化图像、用于目标分离的二值掩码图像以及包含坐标、面积和特征参数的详细数据文件（CSV或MAT格式）。

使用方法

1. 准备图像：确保待处理的图像文件至少包含一个待识别的物体。
2. 配置参数（可选）：根据需要，在调用主函数前设定ROI数量、最小区域尺寸等参数。
3. 运行主程序：执行主函数，并指定输入图像路径。
4. 获取结果：程序运行完毕后，将在指定输出目录生成：

* result_visualization.png：在原图上标记了ROI边界（矩形或轮廓）的可视化结果图。 * roi_masks.zip（或系列文件）：包含各个ROI区域的二值掩码图像。 * roi_info.csv：记录每个ROI的坐标、面积、颜色均值等特征的数据文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件承载了工具包的核心功能，实现了从图像读取、预处理到结果输出的完整流程。其主要能力包括：调用图像读取模块加载输入图像；利用预处理算法进行图像增强与噪声抑制；通过组合边缘检测与区域分割技术定位潜在目标；应用形态学操作对分割结果进行优化与筛选；根据设定参数评估并确定最终的兴趣区域；计算各区域的特征描述符；并负责生成标记图像、二值掩码及特征数据文件三种形式的输出结果。