MATLAB红苹果提取（颜色分割）

（1）将已知图像进行消噪处理

（2）对彩色图像进行目标和背景分析

（3）通过颜色将图像进行分割

（4）进行形态学处理，提取目标

看了一下这几个博客，重要的是要得到的就是二值化的分割出来的主体图像，剩下提取的步骤其实不算难。可以使用图像相乘，或者颜色叠加。

用 matlab 对图像进行局部提取

试了一下使用OTSU进行分割，效果不太理想。直方图也比较平均，无法提取出来。

区域生长分割，效果依旧很差。

由于给定的图片主要分为红色的苹果和绿色的叶子部分，所以可以基于颜色进行分割。

老师给的代码是K均值聚类算法，不明觉厉。

clear,clc,close all;
Image=imread('fruit.jpg');
subplot(121);imshow(Image),title('原图像'); 
hsv=rgb2hsv(Image);
h=hsv(:,:,1);
h(h>330/360)=0;
[N,M]=size(h);
training=h(:);
startdata = [0;60/360;120/360;180/360;240/360;300/360];
[IDX,C]= kmeans(training,6,'Start',startdata);
idbw = (IDX == 1);
template = reshape(idbw, size(h));
subplot(122);imshow(template),title('分割后的图像');
imwrite(template,'clusterseg.jpg');

由于没有装工具箱，我使用不了kmeans函数，所以研究了一下，使用了基于RGB分量分割，对应的红色R=1，B,G参数自己调整，方法在这篇帖子。

matlab 对颜色差异明显的目标实现图像分割

主要使用了方法2得到二值化后的图像，然后颜色叠加部分采用了这个链接中的方法，将得到的二值图像分别和原图提取出来的RGB分量相乘。在灰度处理的时候添加了填充洞和删掉小块噪点的函数，使图像更加完整

clear allpic1=imread('apple.png');
%分别提取RGB三个通道（也就是三个二维矩阵）
R=pic1(:,:,1);
G=pic1(:,:,2);
B=pic1(:,:,3);
%获取图像的矩阵
[y,x,z]=size(pic1);%使用灰度整合二值化方法
%循环每个像素
for i=1:xfor j=1:y%改变灰度值，系数可以自己调整pic2(j,i)=(1*R(j,i)-0.3*G(j,i)-0.3*B(j,i)); end
endt=graythresh(pic2);             %确定二值化阈值pic3=im2bw(pic2,t);             %二值化pic3=imfill(pic3,'holes');      %填充洞pic3=bwareaopen(pic3,10);       %删掉一些小块噪点%由于二值图元素的类型都是 logical型（逻辑型），在进行运算处理时不符合要求，所以转为 uint8
a1=im2uint8(pic3)/255;R1=R.*a1;               %各个通道的矩阵乘以二值图，中心的蝴蝶矩阵数值不变，背景变为0
G1=G.*a1;
B1=B.*a1;b1(:,:,1)=R1;           %三个通道叠加，组成一个三维的RGB图
b1(:,:,2)=G1;
b1(:,:,3)=B1;%显示结果环节
figure
subplot(1,2,1),imshow(pic1),title("原图");
subplot(1,2,2),imshow(b1),title("处理结果");