椭圆、圆、矩形等的识别

资 源 简 介

椭圆、圆、矩形等的识别

详 情 说 明

在MATLAB环境下识别基本几何图形（如椭圆、圆、矩形等）通常结合图像处理工具箱和几何特征分析。以下是典型实现思路的分步解析：

预处理阶段 通过灰度转换、二值化和边缘检测（如Canny算法）突出图形轮廓。噪声抑制和形态学操作（如开闭运算）能优化后续检测效果。

霍夫变换应用 圆检测：使用`imfindcircles`函数直接基于梯度信息定位圆心和半径，支持设置半径范围以提高准确率。 椭圆识别：需借助改进的霍夫变换或最小二乘拟合，通过提取连通域轮廓点拟合成椭圆方程（长轴、短轴、倾斜角）。

矩形与多边形策略 提取轮廓后，用`approxPolyDP`函数逼近多边形顶点。若检测到4个顶点且角度接近90度，可判定为矩形；同时可通过长宽比和面积特征进一步验证。

后处理优化 对重叠或碎片化结果，可通过非极大值抑制或几何约束（如面积/周长比）过滤误检，最终通过`regionprops`获取图形的几何属性（如质心、朝向）。

扩展思考：对于复杂场景，可引入机器学习模型（如YOLO）区分图形类别，或利用深度学习进行端到端的语义分割。MATLAB的Computer Vision Toolbox提供了从传统算法到深度学习的完整工具链支持。