識別圖像中的紅色，然後使用Matlab與其他圖像進行比較

我想識別圖像中的紅色，然後將該值與另一圖像中的紅色進行比較。我對Matlab很陌生，沒有圖像處理知識。不過，我一直在嘗試一些隨機技術來做到這一點。到目前爲止，我已經使用了單個圖像的RGB通道的直方圖，並且還比較了單個圖像中RGB通道的平均數值。不幸的是，在這兩種情況下我看到幾乎相似的結果，並且不能識別紅色較少和紅色圖像之間的差異。識別圖像中的紅色，然後使用Matlab與其他圖像進行比較

我隨機嘗試使用灰度直方圖，但發現它沒用。

http://proped.ucoz.ru/_ph/5/140053931.jpg http://www.meddean.luc.edu/lumen/meded/mech/cases/case7/conjunct.jpg

附：我在這個論壇上搜索並試圖找到類似的問題，但我沒有找到任何可以幫助我的東西。我需要的是： a。哪種技術可以用來檢查圖像中的紅色？ b。 Matlab如何幫助我？

%------------------------------------------- 
%For histograms of all 3 RGB channels in an image 

i = imread('<Path>\a7.png'); 
imgr = i(:,:,1); 
imgg = i(:,:,2); 
imgb = i(:,:,3); 
histr = hist(imgr(:), bins); 
histg = hist(imgg(:), bins); 
histb = hist(imgb(:), bins); 
hfinal = [histr(:); histg(:); histb(:)]; 
plot(bins, histr); 


%------------------------------------------- 
%To compare mean values of R channels of all images 

clear all; 
%read all images in a sequence 
flist=dir('<Path>\*.png'); 

for p = 1:length(flist) 
    for q = 1 : 3 
    fread = strcat('<Path>\',flist(p).name); 
    im = imread(fread); 
    meanim(p,q) = mean2(im(:,:,q)); 
    end 
end 

%disp(meanim); 
rm = meanim(:,1); 
frm = sum(rm(:)); 
gm = meanim(:,2); 
fgm = sum(gm(:)); 
bm = meanim(:,3); 
fbm = sum(bm(:)); 

figure(); 
set(0,'DefaultAxesColorOrder',[1 0 0;0 1 0;0 0 1]); 
pall = [rm(:), gm(:), bm(:)]; 
plot(pall); 
title('Mean values of R, G and B in 12 images'); 
leg1 = legend('Red','Green','Blue', ... 
       'Location','Best'); 
print (gcf, '-dbmp', 'rgbchannels.bmp') 

sm = sum(meanim); 
fsum = sum(sm(:)); 

% disp(fsum); 

f2 = figure(2); 
set(f2, 'Name','Average Values'); 
t = uitable('Parent', f2, 'Position', [20 20 520 380]); 
set(t, 'ColumnName', {'Average R', 'Average G', 'Average B'}); 
set(t, 'Data', pall); 
print (gcf, '-dbmp', 'rgbtable.bmp') ; 

rgbratio = rm ./ fsum; 
disp(rgbratio); 

f3 = figure(3); 
aind = 1:6; 
hold on; 
subplot(1,2,1); 
plot(rgbratio(aind),'r+'); 
title('Plot of anemic images - having more pallor'); 

nind = 7:12; 
subplot(1,2,2); 
plot(rgbratio(nind),'b.'); 
title('Plot of non anemic images - having less pallor'); 
hold off; 
print (gcf, '-dbmp', 'anemicpics.bmp');

來源

2014-10-01 Hasan

謝謝大衛。這裏是兩個鏈接： http://proped.ucoz.ru/_ph/5/140053931.jpg http://www.meddean.luc.edu/lumen/meded/mech/cases/case7/conjunct.jpg 我只需要結膜（內眼瞼）的裁剪圖像，我沒有使用整個眼睛的圖像。 – Hasan 2014-10-02 01:40:58

你走了。這些照片真的很令人毛骨悚然！我不知道如何裁剪照片，對不起。 – David 2014-10-02 01:48:12

您可能有興趣查看我之前寫過的[搜索隨機圖像中的紅色對象]的一些代碼（http://codegolf.stackexchange.com/a/20033/11006）。經過一些試驗和錯誤，我發現'redness = max（0，r-（max（g，b）+ abs（g-b）））'給出了相當好的結果。 – 2014-10-02 10:20:36

您不能假設紅色通道本身與像素的發紅一樣。像素的發紅的一個很好的估計可以通過這樣的方式實現：

redness = max(0, red - (blue + green)/2);

其中紅色，綠色和藍色的圖像中不同RGB通道的值。一旦您計算出圖像的這個值，您可以通過一些方法（如平均或直方圖）來估計圖像的紅色。

來源

2014-10-01 06:16:37 MSH

對不起，我沒有完全讓你看到'圖像中不同的RGB通道值'。它是否像圖像中所有像素的R，G和B的平均值？ – Hasan 2014-10-02 01:34:43

不，紅色，綠色和藍色與您自己的代碼中的imgr，imgg和imgb完全相同。祝你好運！ – MSH 2014-10-02 06:01:01

識別圖像中的紅色，然後使用Matlab與其他圖像進行比較

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