matlab如何判断图形内部的网格数

使用matlab在网格上生成多边形后，如何判断多边形的边包含网格的数量？（图形可视化）

来自NewBing和LP的编写：
第一的方法：
要判断多边形内部的网格数，可以使用以下步骤：

1. 创建一个包含多边形的二维网格。
2. 对于每个网格点，使用inpolygon函数检查该点是否在多边形内部。inpolygon函数可以判断点是否在给定的多边形内部，并返回一个逻辑值。
3. 统计在多边形内部的网格点数量。

下面是一个示例代码，展示了如何使用这个方法来判断多边形内部的网格数：

% 定义多边形的顶点坐标
x = [1 3 3 2 2 1];
y = [1 1 2 2 3 3];

% 定义网格的大小和步长
gridSize = 0.5;
xGrid = min(x):gridSize:max(x);
yGrid = min(y):gridSize:max(y);

% 创建网格
[X, Y] = meshgrid(xGrid, yGrid);

% 初始化网格点计数器
gridCount = 0;

% 对于每个网格点，检查是否在多边形内部
for i = 1:numel(X)
    isInside = inpolygon(X(i), Y(i), x, y);
    if isInside
        gridCount = gridCount + 1;
    end
end

disp(['多边形内部的网格数：' num2str(gridCount)]);

在这个示例中，我们首先定义了多边形的顶点坐标。然后，我们定义了网格的大小和步长，并创建了网格点的坐标矩阵。接下来，我们遍历每个网格点，使用inpolygon函数检查它是否在多边形内部，如果是，则增加网格点计数器。最后，输出多边形内部的网格数。

请注意，这种方法的精度取决于网格的大小。较小的网格将提供更精确的结果，但也会增加计算的复杂性。如果需要更高的精度，可以减小网格的大小。

第二个方法：
你可以考虑使用一种叫做“射线法”或“射线交叉法”的技术。这种方法的基本思想是：从多边形内部的一点出发，向任意方向射出一条射线，统计这条射线与多边形边界的交点数。如果交点数为奇数，那么这个点就在多边形内部；如果交点数为偶数，那么这个点就在多边形外部。

使用这种方法，你可以遍历图像中的每一个网格点，判断它是否在多边形内部。然后，就可以统计多边形内部的网格数了。

以下是一个简单的实现例子，假设你已经有了多边形的顶点坐标 polygon 和网格点坐标 grid：

% polygon是一个Nx2的矩阵，存储多边形的顶点坐标
% grid是一个Mx2的矩阵，存储网格点的坐标

insideCount = 0; % 用来统计在多边形内部的网格点数
for i = 1:size(grid, 1)
    if inpolygon(grid(i, 1), grid(i, 2), polygon(:, 1), polygon(:, 2))
        insideCount = insideCount + 1;
    end
end

在这个例子中，inpolygon函数就是用来判断一个点是否在多边形内部。当然，这只是一个简单的实现，你可能需要根据你的实际情况来修改或扩展这个代码。

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
在 MATLAB 中，可以使用 inpolygon 函数来确定多边形内的网格数。该函数可以确定每个网格点是否在多边形内，并返回一个逻辑数组，指示每个网格点是否在多边形内。

以下是一个简单的示例，演示如何使用 inpolygon 函数来确定多边形内的网格数：

% 定义多边形顶点坐标
xv = [1, 3, 4, 5, 2];
yv = [1, 2, 5, 3, 2];

% 定义网格坐标
[X, Y] = meshgrid(1:5, 1:5);

% 在网格上生成多边形
in = inpolygon(X, Y, xv, yv);

% 统计多边形内的网格数
num_inside = sum(in(:));

% 显示多边形和网格
figure;
plot(xv, yv, 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(X(in), Y(in), 'bo');
plot(X(~in), Y(~in), 'rx');
axis equal;

在上面的代码中，我们首先定义多边形的顶点坐标。然后，我们使用 meshgrid 函数生成网格坐标。接下来，我们使用 inpolygon 函数在网格上生成多边形，并统计多边形内的网格数。最后，我们绘制多边形和网格，以便可视化结果。

需要注意的是，inpolygon 函数可以处理二维的网格坐标和多边形顶点坐标，但是如果你的多边形是三维的，你需要使用 inpolyhedron 函数来检查多边形内的体网格数。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7515029
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：【智能控制实验】MATLAB代码编译环境与MATLAB命令设计模糊控制器
• 除此之外, 这篇博客: matlab图像处理实现简单机器视觉中的 使用matlab对图像进行简单处理并分析不同处理方法的特点 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 对不同曝光程度的图像进行均衡化处理

  数据代码段

  %直方图均衡化
  figure;
  srcimage=imread('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-2.jpg');
  info=imfinfo('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-2.jpg');
  subplot(2,3,1);
  imshow(srcimage);
  title('原灰度图像');
  subplot(2,3,2);
  imhist(srcimage);
  title('灰度直方图');
  subplot(2,3,3);
  H1=histeq(srcimage);
  imhist(H1);
  title('直方图均衡化');
  subplot(2,3,4);
  histeq(H1);
  title('均衡化处理后的图像');
  

  figure;
  srcimage=imread(‘C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-2.jpg’);
  info=imfinfo(‘C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-2.jpg’);
  subplot(2,3,1);
  imshow(srcimage);
  title(‘原灰度图像’);
  subplot(2,3,2);
  imhist(srcimage);
  title(‘灰度直方图’);
  subplot(2,3,3);
  H1=histeq(srcimage);
  imhist(H1);
  title(‘直方图均衡化’);
  subplot(2,3,4);
  histeq(H1);
  title(‘均衡化处理后的图像’);

  分别处理以下三幅图像
  
  
  
  这三幅图像分别是灰度范围分布较大，过度曝光和欠曝光的图像。

  处理结果如下
  
  
  
  从图像处理的结果来看，主要分别是：过度曝光的图像的灰度直方图大部分集中在灰度值较高的区域，欠曝光的图像的灰度直方图主要集中在灰度值较低的区域，均衡化处理后的直方图分布较为均匀，且图像的亮度较为适中。经过处理后的图像边缘效果更好，图像的信息更明显，达到了增强图像的效果。

  对图像进行去噪声处理
  使用不同的方法对图像进行去噪声处理，得出各种处理方法的特点。
  

  1. 空间域模板卷积（不同模板、不同尺寸）
  2. 频域低通滤波器（不同滤波模型、不同截止频率）
  3. 中值滤波方法（不同窗口）
  4. 均值滤波方法（不同窗口）
     备注：对不同方法和同一方法的不同参数的实验结果进行分析和比较，如空间域卷积模板可有高斯型模板、矩形模板、三角形模板和自己根据需求设计的模板等；模板大小可以是3×3，5×5，7×7或更大。频域滤波可采用矩形或巴特沃斯等低通滤波器模型，截止频率也是可选的。
     数据代码段

  %空间域模板卷积
  clc
  clear all %清屏
  b=imread('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-4.jpg'); %导入图像
  a1=double(b)/255;
  figure;
  subplot(5,3,1),imshow(a1);
  title('原图像');
   
  Q=ordfilt2(b,6,ones(3,3));%二维统计顺序滤波
  subplot(5,3,4),imshow(Q);
  title('二维顺序滤波，窗口为3')
   
  Q=ordfilt2(b,6,ones(5,5));%二维统计顺序滤波
  subplot(5,3,5),imshow(Q);
  title('二维顺序滤波,窗口为5')
   
  Q=ordfilt2(b,6,ones(7,7));%二维统计顺序滤波
  subplot(5,3,6),imshow(Q);
  title('二维顺序滤波,窗口为7')
   
  m=medfilt2(b,[3,3]);%中值滤波
  subplot(5,3,7),imshow(m);
  title('中值滤波，窗口为3')
   
  m=medfilt2(b,[5,5]);%中值滤波
  subplot(5,3,8),imshow(m);
  title('中值滤波，窗口为5')
   
  m=medfilt2(b,[7,7]);%中值滤波
  subplot(5,3,9),imshow(m);
  title('中值滤波，窗口为7')
   
  x=1/16*[0 1 1 1;1 1 1 1;1 1 1 1;1 1 1 0];
  a=filter2(x,a1);%邻域滤波*16
  subplot(5,3,10),imshow(a);
  title('邻域滤波*16')
   
  x=1/32*[0 1 1 1;1 1 1 1;1 1 1 1;1 1 1 0];
  a=filter2(x,a1);%邻域滤波*32
  subplot(5,3,11),imshow(a);
  title('邻域滤波*32')
   
  h = fspecial('average',[3,3]);
  A=filter2(h,a1)
  subplot(5,3,13),imshow(A);
  title('均值滤波，窗口为3')
   
  h = fspecial('average',[5,5]);
  A=filter2(h,a1)
  subplot(5,3,14),imshow(A);
  title('均值滤波，窗口为5')
   
  h = fspecial('average',[7,7]);
  A=filter2(h,a1)
  subplot(5,3,15),imshow(A);
  title('均值滤波，窗口为7')
  %高斯模板
  figure;
  A=imread('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-4.jpg');
  subplot(2,3,1);
  imshow(A);
  title('原始图像');
  p=[3,3];
  h=fspecial('gaussian',p);
  B1=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,2);
  imshow(B1);
  title('高斯模板，窗口为3');
  p=[5,5];
  h=fspecial('gaussian',p);
  B2=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,3);
  imshow(B2);
  title('高斯模板，窗口为5');
  p=[7,7];
  h=fspecial('gaussian',p);
  B3=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,4);
  imshow(B3);
  title('高斯模板，窗口为7');
  %均值模板
  figure;
  A=imread('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-4.jpg');
  subplot(2,3,1);
  imshow(A);
  title('原始图像');
  B1=filter2(fspecial('average',3),A)/255;
  subplot(2,3,2);
  imshow(B1);
  title('均值滤波，窗口为3');
  B2=filter2(fspecial('average',5),A)/255;
  subplot(2,3,3);
  imshow(B2);
  title('均值滤波，窗口为5');
  B3=filter2(fspecial('average',7),A)/255;
  subplot(2,3,4);
  imshow(B3);
  title('均值滤波，窗口为7');
  %中值模板
  figure;
  A=imread('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-4.jpg');
  subplot(2,3,1);
  imshow(A);
  title('原始图像');
  B0=medfilt2(A);
  subplot(2,3,2);
  imshow(B0);
  title('中值滤波，窗口为[3，3]');
  p=[5,5];
  B1=medfilt2(A,p);
  subplot(2,3,3);
  imshow(B1);
  title('中值滤波，窗口为[5,5]');
  p=[7,7];
  B2=medfilt2(A,p);
  subplot(2,3,4);
  imshow(B2);
  title('中值滤波，窗口为[7,7]');
  

  %空间域模板卷积
  clc
  clear all %清屏
  b=imread(‘C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-4.jpg’); %导入图像
  a1=double(b)/255;
  figure;
  subplot(5,3,1),imshow(a1);
  title(‘原图像’);

  Q=ordfilt2(b,6,ones(3,3));%二维统计顺序滤波
  subplot(5,3,4),imshow(Q);
  title(‘二维顺序滤波，窗口为3’)

  Q=ordfilt2(b,6,ones(5,5));%二维统计顺序滤波
  subplot(5,3,5),imshow(Q);
  title(‘二维顺序滤波,窗口为5’)

  Q=ordfilt2(b,6,ones(7,7));%二维统计顺序滤波
  subplot(5,3,6),imshow(Q);
  title(‘二维顺序滤波,窗口为7’)

  m=medfilt2(b,[3,3]);%中值滤波
  subplot(5,3,7),imshow(m);
  title(‘中值滤波，窗口为3’)

  m=medfilt2(b,[5,5]);%中值滤波
  subplot(5,3,8),imshow(m);
  title(‘中值滤波，窗口为5’)

  m=medfilt2(b,[7,7]);%中值滤波
  subplot(5,3,9),imshow(m);
  title(‘中值滤波，窗口为7’)

  x=1/16*[0 1 1 1;1 1 1 1;1 1 1 1;1 1 1 0];
  a=filter2(x,a1);%邻域滤波16
  subplot(5,3,10),imshow(a);
  title('邻域滤波16’)

  x=1/32*[0 1 1 1;1 1 1 1;1 1 1 1;1 1 1 0];
  a=filter2(x,a1);%邻域滤波32
  subplot(5,3,11),imshow(a);
  title('邻域滤波32’)

  h = fspecial(‘average’,[3,3]);
  A=filter2(h,a1)
  subplot(5,3,13),imshow(A);
  title(‘均值滤波，窗口为3’)

  h = fspecial(‘average’,[5,5]);
  A=filter2(h,a1)
  subplot(5,3,14),imshow(A);
  title(‘均值滤波，窗口为5’)

  h = fspecial(‘average’,[7,7]);
  A=filter2(h,a1)
  subplot(5,3,15),imshow(A);
  title(‘均值滤波，窗口为7’)
  %高斯模板
  figure;
  A=imread(‘C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-4.jpg’);
  subplot(2,3,1);
  imshow(A);
  title(‘原始图像’);
  p=[3,3];
  h=fspecial(‘gaussian’,p);
  B1=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,2);
  imshow(B1);
  title(‘高斯模板，窗口为3’);
  p=[5,5];
  h=fspecial(‘gaussian’,p);
  B2=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,3);
  imshow(B2);
  title(‘高斯模板，窗口为5’);
  p=[7,7];
  h=fspecial(‘gaussian’,p);
  B3=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,4);
  imshow(B3);
  title(‘高斯模板，窗口为7’);
  %均值模板
  figure;
  A=imread(‘C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-4.jpg’);
  subplot(2,3,1);
  imshow(A);
  title(‘原始图像’);
  B1=filter2(fspecial(‘average’,3),A)/255;
  subplot(2,3,2);
  imshow(B1);
  title(‘均值滤波，窗口为3’);
  B2=filter2(fspecial(‘average’,5),A)/255;
  subplot(2,3,3);
  imshow(B2);
  title(‘均值滤波，窗口为5’);
  B3=filter2(fspecial(‘average’,7),A)/255;
  subplot(2,3,4);
  imshow(B3);
  title(‘均值滤波，窗口为7’);
  %中值模板
  figure;
  A=imread(‘C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-4.jpg’);
  subplot(2,3,1);
  imshow(A);
  title(‘原始图像’);
  B0=medfilt2(A);
  subplot(2,3,2);
  imshow(B0);
  title(‘中值滤波，窗口为[3，3]’);
  p=[5,5];
  B1=medfilt2(A,p);
  subplot(2,3,3);
  imshow(B1);
  title(‘中值滤波，窗口为[5,5]’);
  p=[7,7];
  B2=medfilt2(A,p);
  subplot(2,3,4);
  imshow(B2);
  title(‘中值滤波，窗口为[7,7]’);
  处理结果如下
  
  
  高斯滤波器模型
  使用高斯模板滤波得到的图像相比原图像更为清晰，达到了去除噪声的效果。同时当高斯模板的窗口越大，得到的图像会越模糊。
  
  中值滤波方法，窗口为3，5，7
  中值滤波原理是使用邻域的中值来代替像素原来的值，得到的图像比较清晰。但是使用的中值滤波方法的窗口越大所得到的图像会越模糊。
  
  均值滤波方法，窗口为3，5，7
  均值滤波可以看出对颗粒的噪声有很好的过滤作用，采用的是使用邻域的均值代替该像素的值。在均值滤波的方法种，窗口越大得到的图像越模糊。

  以下几种处理方式在后方处理中重复试用，此处避免累述，只显示结果，分析特点，避免累述

  
  巴特沃斯滤波器模型
  
  sobel模板
  Sobel模板水平和竖直方向上的去噪作用均能达到获取图像的边缘的作用。
  
  Prewitt模板
  Prewitt得到的图像都有突出图像边缘的作用。

  图像去噪声结果分析

  1. 直方图均衡化对哪一类图像增强效果最明显？为什么均衡化后直方图并不平坦？
  2. 不同空间域卷积器模板的滤波效果有何不同？
  3. 空间域卷积器模板的大小的滤波效果有何影响？
  4. 不同频域滤波器的效果有何不同？

  回答：

  1. 对灰度范围分布区间较大的图像的增强效果最明显。这是因为在离散情况下由于灰度取值的离散性不可能把取同一个灰度值的像素变换到不同的像素。也就是说通过灰度直方图均衡化变换函数获得的带有小数的不同灰度值四舍五人取整后会出现归并现象。所以实际应用中就不可能得到完全平坦的直方图但结果图像的灰度直方图相比于原图像直方图要平坦得多。
  2. 效果最好的是均值滤波，最差的是二维顺序滤波。均值滤波得到的图像比较平滑，而二维顺序滤波得到的图像中还有较多的噪点。中值滤波的图像中仍有一些噪点，领域滤波的图像中亮度偏低。
  3. 模板越大，图像越模糊，而模板越小，图像越清晰。
  4. 不同的滤波器得到的图像的滤过的信息不同。

  获取内圆，计算距离
  图中一个I-kid机器人A在足球场上拍摄到另一个I-kid机器人B的图片。请首先利用特征提取算法提取地面半径为4.37m的内圆边缘，然后利用所学的摄像机投影模型求解此刻机器人A距离内圆圆心的距离||OA||。（假设机器人A的摄像机被垂直安装，光心位于机器人的中心线上，且其光心距离球场地面为0.5m；同时摄像机的分辨率为640*480像素，主点在其图像中心；摄像机的横向有效焦距为300像素，纵向有效焦距有1200像素）

  1. 利用Matlab图像工具箱中函数提取图2中球场标记线的内圆边缘。
  2. 已知图3是球场标志线及机器人A所处大致位置，请利用摄像机线性投影模型计算机器人A离内圆圆心点O的距离||OA||。
     
     备注：将机器人A的摄像机坐标系先在垂直方向下移0.5m至机器人A的足下，然后平移至圆心点O。从机器人足下平移到圆心O的距离就是待求的距离||OA||。
     数据代码段

  %Prewitt模板
  figure;
  A=imread('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图2.jpg');
  subplot(2,3,1);
  imshow(A);
  title('原始图像');
  h=[1 1 1;0 0 0;-1 -1 -1];
  B1=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,2);
  imshow(B1);
  title('Prewitt模板，水平方向');
  h=[1 0 -1;1 0 -1;1 0 -1];
  B2=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,3)
  imshow(B2);
  title('Prewitt模板，垂直方向');
  %Sobel模板
  A=imread('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图2.jpg');
  subplot(2,3,1);
  imshow(A);
  title('原始图像');
  h=[1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1];
  B1=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,2);
  imshow(B1);
  title('Prewitt模板，水平方向');
  h=[1 0 -1;2 0 -2;1 0 -1];
  B2=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,3)
  imshow(B2);
  title('Prewitt模板，垂直方向');
  %低通滤波器
  a=imread('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-4.jpg');%读入图像
  figure;
  subplot(2,4,1);
  imshow(a);
  z=double(a)/255;
  b=fft2(double(a));%对图片进行傅里叶变换
  c=log(1+abs(b));
  d=fftshift(b);%将变换的原点调整到频率矩阵的中心
  e=log(1+abs(d));
  %代入巴特沃斯公式进行滤波处理
  [m,n]=size(d);
  for i=1:256
      for j=1:256
          d1(i,j)=(1/(1+((i-128)^2+(j-128)^2)^0.5/500)^2)*d(i,j);%截至频率
      end;
  end;
  for i=1:256
      for j=1:256
          d2(i,j)=(1/(1+((i-128)^2+(j-128)^2)^0.5/1000)^2)*d(i,j);
      end;
  end;
  for i=1:256
      for j=1:256
          d3(i,j)=(1/(1+((i-128)^2+(j-128)^2)^0.5/2000)^2)*d(i,j);
      end;
  end;
  for i=1:256
      for j=1:256
          d4(i,j)=(1/(1+((i-128)^2+(j-128)^2)^0.5/4000)^2)*d(i,j);
      end;
  end;
  FF1=ifftshift(d1);
  FF2=ifftshift(d2);
  FF3=ifftshift(d3);
  FF4=ifftshift(d4);
  ff1=real(ifft2(FF1));%取傅里叶反变换
  ff2=real(ifft2(FF2));
  ff3=real(ifft2(FF3));
  ff4=real(ifft2(FF4));
  subplot(2,4,5);imshow(uint8(ff1));xlabel('截止频率为500');
  subplot(2,4,6);imshow(uint8(ff2));xlabel('截止频率为1000');
  subplot(2,4,7);imshow(uint8(ff3));xlabel('截止频率为2000');
  subplot(2,4,8);imshow(uint8(ff4));xlabel('截止频率为4000');
  %不同算子
  clear;clc;
  close all;
  I=imread('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图2.jpg');
  imshow(I,[]);
  title('Original Image');
   
  sobelBW=edge(I,'sobel');
  figure;
  imshow(sobelBW);
  title('Sobel Edge');
   
  robertsBW=edge(I,'roberts');
  figure;
  imshow(robertsBW);
  title('Roberts Edge');
   
  prewittBW=edge(I,'prewitt');
  figure;
  imshow(prewittBW);
  title('Prewitt Edge');
   
  logBW=edge(I,'log');
  figure;
  imshow(logBW);
  title('Laplasian of Gaussian Edge');
   
  cannyBW=edge(I,'canny');
  figure;
  imshow(cannyBW);
  title('Canny Edge');
  
  %标记内圆
  img=imread('C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图2.jpg');%读取原图
  i=img;
  img=im2bw(img); %二值化
  [B,L]=bwboundaries(img);
  [L,N]=bwlabel(img);
  img_rgb=label2rgb(L,'hsv',[.5 .5 .5],'shuffle');
  imshow(i);
  title('end result')
  hold on;
  k = 109;
  boundary = B{k}; 
  plot(boundary(:,2),boundary(:,1),'y','LineWidth',1);%显示内圆标记线
  
  

  %Prewitt模板
  figure;
  A=imread(‘C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图2.jpg’);
  subplot(2,3,1);
  imshow(A);
  title(‘原始图像’);
  h=[1 1 1;0 0 0;-1 -1 -1];
  B1=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,2);
  imshow(B1);
  title(‘Prewitt模板，水平方向’);
  h=[1 0 -1;1 0 -1;1 0 -1];
  B2=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,3)
  imshow(B2);
  title(‘Prewitt模板，垂直方向’);
  %Sobel模板
  A=imread(‘C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图2.jpg’);
  subplot(2,3,1);
  imshow(A);
  title(‘原始图像’);
  h=[1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1];
  B1=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,2);
  imshow(B1);
  title(‘Prewitt模板，水平方向’);
  h=[1 0 -1;2 0 -2;1 0 -1];
  B2=filter2(h,A)/255;
  subplot(2,3,3)
  imshow(B2);
  title(‘Prewitt模板，垂直方向’);
  %低通滤波器
  a=imread(‘C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图1-4.jpg’);%读入图像
  figure;
  subplot(2,4,1);
  imshow(a);
  z=double(a)/255;
  b=fft2(double(a));%对图片进行傅里叶变换
  c=log(1+abs(b));
  d=fftshift(b);%将变换的原点调整到频率矩阵的中心
  e=log(1+abs(d));
  %代入巴特沃斯公式进行滤波处理
  [m,n]=size(d);
  for i=1:256
  for j=1:256
  d1(i,j)=(1/(1+((i-128)^2+(j-128)2)^0.5/500)2)*d(i,j);%截至频率
  end;
  end;
  for i=1:256
  for j=1:256
  d2(i,j)=(1/(1+((i-128)^2+(j-128)2)^0.5/1000)2)*d(i,j);
  end;
  end;
  for i=1:256
  for j=1:256
  d3(i,j)=(1/(1+((i-128)^2+(j-128)2)^0.5/2000)2)*d(i,j);
  end;
  end;
  for i=1:256
  for j=1:256
  d4(i,j)=(1/(1+((i-128)^2+(j-128)2)^0.5/4000)2)*d(i,j);
  end;
  end;
  FF1=ifftshift(d1);
  FF2=ifftshift(d2);
  FF3=ifftshift(d3);
  FF4=ifftshift(d4);
  ff1=real(ifft2(FF1));%取傅里叶反变换
  ff2=real(ifft2(FF2));
  ff3=real(ifft2(FF3));
  ff4=real(ifft2(FF4));
  subplot(2,4,5);imshow(uint8(ff1));xlabel(‘截止频率为500’);
  subplot(2,4,6);imshow(uint8(ff2));xlabel(‘截止频率为1000’);
  subplot(2,4,7);imshow(uint8(ff3));xlabel(‘截止频率为2000’);
  subplot(2,4,8);imshow(uint8(ff4));xlabel(‘截止频率为4000’);
  %不同算子
  clear;clc;
  close all;
  I=imread(‘C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图2.jpg’);
  imshow(I,[]);
  title(‘Original Image’);

  sobelBW=edge(I,‘sobel’);
  figure;
  imshow(sobelBW);
  title(‘Sobel Edge’);

  robertsBW=edge(I,‘roberts’);
  figure;
  imshow(robertsBW);
  title(‘Roberts Edge’);

  prewittBW=edge(I,‘prewitt’);
  figure;
  imshow(prewittBW);
  title(‘Prewitt Edge’);

  logBW=edge(I,‘log’);
  figure;
  imshow(logBW);
  title(‘Laplasian of Gaussian Edge’);

  cannyBW=edge(I,‘canny’);
  figure;
  imshow(cannyBW);
  title(‘Canny Edge’);

  %标记内圆
  img=imread(‘C:\Users\27019\Desktop\机器视觉\图2.jpg’);%读取原图
  i=img;
  img=im2bw(img); %二值化
  [B,L]=bwboundaries(img);
  [L,N]=bwlabel(img);
  img_rgb=label2rgb(L,‘hsv’,[.5 .5 .5],‘shuffle’);
  imshow(i);
  title(‘end result’)
  hold on;
  k = 109;
  boundary = B{k};
  plot(boundary(:,2),boundary(:,1),‘y’,‘LineWidth’,1);%显示内圆标记线
  处理结果
  
  
  
  
  
  在这里我只做到了标记内圈，计算距离我没能实现，日后实现在评论区补充
  结果分析

  1. 不同边缘提取算子效果有何不同？
  2. 内圆标记线在图像上为什么不能被拟合为一段标准圆弧？

  回答：

  1. Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高，图像的边缘不止一个像素。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。
     Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗，因此边缘的定位不是很准确。
     Prewitt算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好。但边缘较宽，而且间断点多。
     Laplacian算子法对噪声比较敏感，所以很少用该算子检测边缘，而是用来判断边缘像素视为与图像的明区还是暗区。
     Log算子是高斯滤波和拉普拉斯边缘检测结合在一- 起的产物，它具有Laplace 算子的所有优点，同时也克服了其对噪声敏感的缺点。
     Canny方法不容易受噪声干扰，能够检测到真正的弱边缘。优点在于，使用两种不同的阈直分别检测强边缘和弱边缘，并且当弱边缘和强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出图像中。
  2. 图像拍摄的时候，镜头不是垂直于地面，使得得到的图像有一定的畸变。
• 您还可以看一下 硬核野生技术咨询客服小李老师的matlab零基础入门路径规划城市遍历机器人路径等问题课程中的 数据显示格式、逻辑值等小节, 巩固相关知识点
  

该回答引用ChatGPT GPT-4

运行结果

代码如下：

% 生成多边形
x = [1 3 4 1];
y = [1 1 2 2];
P = polyshape(x,y);

% 生成网格
[X, Y] = meshgrid(0:0.1:5, 0:0.1:3);

% 判断多边形的边是否包含网格点
in = inpolygon(X,Y,x,y);

% 计算多边形的边包含的网格点的数量
numPoints = sum(in(:));

% 可视化
figure
hold on
plot(P)
scatter(X(in), Y(in), 'r.')
hold off

% 显示网格点的数量
disp(['The number of grid points contained by the polygon: ', num2str(numPoints)])

matlab 判断网络是在多边形之内
可以借鉴下
https://blog.csdn.net/meatball1982/article/details/47336453#0-tsina-1-20021-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
您可以使用MATLAB中的inpolygon函数来判断多边形内部的网格数。

以下是一个基本的示例：

% 创建一个包含多边形的网格
x = linspace(-1,1,100);
y = linspace(-1,1,100);
[X,Y] = meshgrid(x,y);
in = inpolygon(X,Y,[0.1 0.1 -0.1 -0.1],[0.1 -0.1 -0.1 0.1]);

% 绘制多边形和网格
plot([0.1 0.1 -0.1 -0.1 0.1], [0.1 -0.1 -0.1 0.1 0.1],'r');
hold on;
plot(X(in), Y(in), '.');
plot(X(~in), Y(~in), '.');

现在，您可以通过计算in矩阵中的“true”值（即多边形中的网格数）来确切地计算多边形内部的网格数。

以下是计算多边形内部网格数的示例代码：

% 计算多边形内部的网格数
num_inside = sum(in(:))

% 显示结果
text(0.5,0.9,sprintf('网格数: %d',num_inside),'Units','normalized');

上述代码计算in矩阵中“ true”值的数量，并将其存储在num_inside变量中。然后，该数值在图形上作为文本显示。

您可以根据需要调整上述示例代码以适应特定的应用程序。

希望这可以帮助您。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

要判断多边形的边包含网格的数量，可以使用MATLAB中的inpolygon函数和polyshape对象。以下是一个可能的解决方案：

假设你已经在MATLAB中使用网格生成了一个多边形，然后将其表示为一个polyshape对象。

首先，使用inpolygon函数来确定每个网格点是否在多边形内。例如，假设网格点的x坐标和y坐标分别存储在相应的向量x和y中：

inpoly = inpolygon(x, y, polyshape_obj.Vertices(:, 1), polyshape_obj.Vertices(:, 2));

上述代码会生成一个逻辑向量inpoly，其中inpoly(i)为真表示坐标为(x(i), y(i))的网格点在多边形内。

接下来，可以计算多边形的每条边相交的网格数量。可以使用polyshape对象的边来遍历多边形的每条边，然后使用inpolygon函数来计算每条边相交的网格数量。可以使用plot函数来可视化多边形和相交网格数量的图形。

% 获取多边形的每条边
edges = polyshape_obj.edges;

% 计算每条边相交的网格数量
n_intersect = zeros(size(edges, 1), 1);
for i = 1:size(edges, 1)
    % 获取当前边的起点和终点坐标
    x1 = edges(i, 1);
    y1 = edges(i, 2);
    x2 = edges(i, 3);
    y2 = edges(i, 4);
    % 计算当前边与网格的交点
    [xi, yi] = polyxpoly([x1, x2], [y1, y2], x(inpoly), y(inpoly));
    % 计算交点数
    n_intersect(i) = numel(xi);
    % 可视化边和交点
    plot([x1, x2], [y1, y2], 'b-', xi, yi, 'ro');
end

% 显示网格和多边形
hold on;
plot(x, y, 'k.');
plot(polyshape_obj, 'FaceAlpha', 0.2);
hold off;

% 显示每条边相交的网格数量
disp(n_intersect);

上述代码会在绘图窗口中显示多边形和相交网格的图形，并在命令窗口中输出每条边相交的网格数量。注意，polyxpoly函数可以计算两条线段之间的交点，它对于本问题是理想的工具。