CHẾ TẠO THIẾT BỊ ĐẾM SẢN PHẨM BẰNG PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH

TÓM TẮT Trong khoảng thời gian 10 năm trở lại đây, việc ứng dụng xử lý ảnh vào cuộc sống rất phát triển, đặc biệt là trong lĩnh vực tự động hóa sản xuất, như: Đếm số lượng sản phẩm, phân

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

CHẾ TẠO THIẾT BỊ ĐẾM SẢN PHẨM BẰNG PHƯƠNG

PHÁP XỬ LÝ ẢNH

Họ và tên sinh viên: TRẦN VỸ ANH Ngành: ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG Niên khóa: 2007-2011

Giáo viên hướng dẫn:

Th.S Đặng Phi Vân Hài

Tháng 05 năm 2011

LỜI CẢM ƠN

Em xin trân trọng cám ơn tất cả quý Thầy/Cô ở trường Đại học Nông Lâm TP.Hồ Chí Minh, quý Thầy/Cô trong Khoa Cơ Khí đã trang bị cho em những kiến thức quý báu cũng như đã giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập tại trường

Em xin chân thành cám ơn các Thầy/Cô trong bộ môn Điều Khiển Tự Động, cám ơn thầy Nguyễn Văn Bạn đã giúp đỡ em nhiệt tình trong học tập cũng như trong thời gian thực hiện Đề tài

Em cũng xin bày tỏ sự biết ơn chân thành đối với cô Đặng Phi Vân Hài đã tận tình hướng dẫn em trong suốt quá trình làm Luận văn tốt nghiệp

Đặc biệt, em xin cám ơn Thầy/Cô trong Hội Đồng đã dành thời gian nhận xét

và góp ý để Luận văn của em hoàn thiện hơn

Cuối cùng, con xin kính gửi đến Cha Mẹ lòng biết ơn sâu sắc vì công ơn sinh thành và dưỡng dục cho con có được ngày hôm nay Đồng thời, cám ơn những người thân cũng như bạn bè và tập thể lớp DH07TD đã động viên, ủng hộ và luôn tạo cho tôi mọi điều kiện thuận lợi trong suốt quá trình hoàn thành Luận văn

TP.HCM, ngày 20 tháng 05 năm 2011

Sinh viên thực hiện TRẦN VỸ ANH

TÓM TẮT

Trong khoảng thời gian 10 năm trở lại đây, việc ứng dụng xử lý ảnh vào cuộc sống rất phát triển, đặc biệt là trong lĩnh vực tự động hóa sản xuất, như: Đếm số lượng sản phẩm, phân loại sản phẩm, nhận diện bảng số xe khi ra vào cổng, theo dõi sự phát triển và môi trường sống của các loại thủy sản khi nuôi trồng thủy sản, v.v…

Từ đó, với sự gợi ý của thầy Lê Văn Bạn và sự giúp đỡ của cô Đặng Phi Vân Hài cũng như các thầy trong bộ môn Điều Khiển Tự Động, em đã thực hiện đề tài này với mong muốn: Đưa lý thuyết về xử lý ảnh áp dụng vào quy trình đếm số lượng sản phẩm, nhằm góp phần tự động hóa sản xuất, tăng năng suất lao động Cụ thể, em đã nghiên cứu và chế tạo thiết bị đếm số lượng cá giống với sự quan sát của camera và được xử lý bằng phần mềm Matlab Với mục đích cung cấp thiết bị này cho các hộ bán

cá giống để phân phối cá cho các hộ nuôi trồng thủy sản

Do thời gian thực hiện đề tài hạn chế, và chưa sâu sát được thực tế sản xuất nên

đề tài chắc chắn sẽ không tránh khỏi những thiếu xót Em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến của quý Thầy Cô và bạn bè để đề tài của em càng được hoàn thiện hơn

Em xin chân thành cám ơn

MỤC LỤC

Trang

Trang tựa i

LỜI CẢM ƠN ii

TÓM TẮT iii

MỤC LỤC iv

DANH SÁCH CÁC HÌNH vi

CHƯƠNG I: MỞ ĐẦU 1

1.1 Tổng quan 1

1.2 Mục đích và yêu cầu nghiên cứu 2

1.3 Thời gian và địa điểm nghiên cứu đề tài 2

1.3.1 Địa điểm tiến hành đề tài 2

1.3.2 Phân bố thời gian tiến hành đề tài 2

1.4 Đối tượng và thiết bị nghiên cứu 3

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 3

1.4.2 Thiết bị nghiên cứu 3

1.5 Phương pháp nghiên cứu 3

CHƯƠNG II: TỔNG QUAN 4

2.1 Tổng quan về xử lý ảnh 4

2.1.1 xử lý ảnh là gì? 4

2.1.2 các loại ảnh và không gian màu 5

2.2 Tổng quan về Matlab 9

2.2.1 Matlab là gì? 9

2.2.2 Các cửa sổ làm việc chính của Matlab 10

2.2.3 Các kiểu dữ liệu trong MATLAB 10

2.2.4 Hệ thống lệnh trong MATLAB 11

2.2.5 Ứng dụng của MATLAB 13

2.2.6 Ứng dụng của Matlab trong xử lý ảnh 13

2.2.6.1 Image Acquisition Toolbox 13

a Thu nhận ảnh tĩnh vào Matlab 14

b.Thu nhận ảnh động vào Matlab 16

2.2.6.2 Image processing toolbox 16

2.3 Cấu tạo webcamera 19

CHƯƠNG II: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 20

3.1 Phần cứng thiết bị 20

3.2 Phần mềm xử lý 22

3.2.1 Lưu đồ xử lý ảnh 22

3.2.2 Cấu trúc các lệnh xử lý đã sử dụng 23

3.2.2.1 Các lệnh thu nhận ảnh 23

3.2.2.2 Các lệnh xử lý ảnh 25

a Chuyển ảnh RGB sang ảnh xám 25

b Lấy cạnh (edge) 26

c Xóa các pixel nhiễu trên ảnh 27

d làm giãn ảnh (Dilate) 27

e làm co ảnh (erode) 28

f Đếm số lượng cá 28

3.2.3 Thiết kế giao diện trong GUI 29

CHƯƠNG IV: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ 30

4.1 Kết quả đạt được 30

4.2 Hướng phát triển đề tài 30

TÀI LIỆU THAM KHẢO 31

Phụ lục 1: Chương trình xử lý ảnh Trên Matlab 32

Phụ lục 2: Bảng khảo nghiệm số lượng cá đếm được 33

Phụ lục 3: Matlab help 35

Phụ lục 4: Một số định dạng ảnh mà Matlab hỗ trợ 37

DANH SÁCH CÁC HÌNH

Hình 2.1 Quá trình xử lý ảnh 4

Hình 2.2 Sơ đồ tổng quát một hệ thống xử lý ảnh 5

Hình 2.3 Pixel ảnh (nguồn internet) 6

Hình 2.4 Mô hình ảnh RGB (nguồn internet) 7

Hình 2.5 Mô hình màu HSV (nguồn internet) 8

Hình 2.6 Mô hình màu L*a*b (nguồn internet) 9

Hình 2.7 Biểu tượng Matlab 9

Hình 2.8 Giao diện làm việc của Matlab 10

Hình 2.9 Sơ đồ các kiểu dữ liệu 11

Hình 2.10 minh họa lệnh imread 14

Hình 2.11 minh họa lệnh imshow 15

Hinh 2.12 Ảnh chụp từ camera 16

Hình 2.13 Giãn ảnh 18

Hình 2.14 Co ảnh 18

Hình 3.1 Cấu tạo thiết bị đếm cá giống 20

Hình 3.2 Bản vẽ chi tiết thiết bị đếm cá giống 21

Hình 3.3 Lưu đồ xử lý ảnh 22

Hình 3.4 thông tin thiết bị camera 23

Hình 3.5 Ảnh động hiển thị trên Matlab 24

Hình 3.6 ảnh sau khi chụp 25

Hình 3.7 Chuyển ảnh RGB sang ảnh xám 26

Hình 3.8 lấy cạnh từ ảnh xám 26

Hình 3.9 xóa đi pixel nhiễu sau khi lấy cạnh 27

Hình 3.10 Làm giãn ảnh 27

Hình 3.11 kết quả sau khi co ảnh 28

Có một đặc điểm là nguồn lợi thủy sản mang tính tái tạo, tái sinh Nhưng khi con người khai thác qua khả năng tái sinh thì nguồn lợi sẽ bị cạn kiệt Trên thực tế hiện nay khi sản lượng thủy sản mà con người khai thác ngày càng bị suy giảm Nếu như con người không tiến hành giải pháp khác thì nguy cơ cạn kiệt nguồn lợi là điều

dể dàng nhận thấy Vì vậy, nuôi trồng thủy sản vừa nhằm mục đích phục vụ nhu cầu trong nước đồng thời xuất khẩu có thể nói là một giải pháp hữu hiệu trong giai đoạn phát triển hội nhập như hiện nay

Theo số liệu của tổng cục Thống kê và Bộ Thủy sản, sản lượng thủy sản của Việt Nam mặc dù trước năm 1985 có sự sa sút, yếu kém nhưng từ năm 1985 trở lại đây liên tục phát triển qua các năm Năm 1986, tong sản lượng thủy sản chỉ đạt 830.500 tấn; năm 1990 là 1.019.000 tấn; đến năm 2000 đã đạt 2.003.000 tấn; năm 2004 đạt 3.073.600 tấn Trong đó khai thác hải sản đạt tương ứng là 487.000 tấn; 709.000 tấn; 1.280.000 tấn; 1.230.500 tấn và nuôi trồng thủy sản là 243.500 tấn; 310.000 tấn; 723.000 tấn; 1.150.000 tấn

Trong những năm gần đây nghành thủy sản nước ta liên tục phát triển và trở thành một trong bốn mặt hàng xuất khẩu chủ lực của Việt Nam Năm 2010 xuất khẩu thủy sản đạt 4,95 tỷ USD, chiếm 6,9% tổng kim nghạch xuất khẩu của nước ta Xuất

khẩu thủy sản của Việt Nam đã trở thành hiện tượng của thị trường xuất khẩu thủy sản thế giới, sản lượng nuôi trồng đứng thứ 3, chỉ sau Trung Quốc và Ấn Độ

Hiện nay, việc sản xuất và ươm giống thủy sản được thực hiện bởi các cơ sở tư nhân, trại sản xuất cá tôm giống, có sự hỗ trợ của viện, trung tâm nghiên cứu ngày càng chuyên nghiệp và gắn với vùng nuôi

Đã hình thành các cụm nuôi trồng – chế biến – xuất khẩu thủy sản – phụ trợ ở các tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long Tính chuyên nghiệp và năng động của doanh nghiệp trong mỗi phân đoạn cũng đang được nâng lên Nhiều doanh nghiệp làm ăn bài bản, sử dụng quy trình công nghệ sản xuất hiện đại, quy mô lớn, áp dụng mô hình quản trị tiên tiến

Đến nay sản phẩm thủy sản Việt Nam đã có mặt tại 80 nước và vùng lãnh thổ Trong đó Mỹ và Nhật Bản vẫn là thị trường lớn

Với những thống kê trên cho ta thấy, nghành thủy sản Việt Nam đã và đang phát triển rất mạnh mẽ Từ đó, em tiến hành thực hiện đề tài: “ chế tạo thiết bị đếm số lượng cá giống bằng phương pháp xử lý ảnh “ dưới sự hướng dẫn của cô Đặng Phi Vân Hài, với mong muốn làm tăng năng suất lao động, giảm sai sót do con người khi đếm thủ công, góp phần tự động hóa sản xuất từ khâu cung cấp giống

1.2 Mục đích và yêu cầu nghiên cứu

Mục đích và yêu cầu nghiên cứu là nghiên cứu chế tạo thành công thiết bị đếm

cá giống bằng phương pháp xử lý ảnh ứng dụng phần mềm Matlab

1.3 Thời gian và địa điểm nghiên cứu đề tài

1.3.1 Địa điểm tiến hành đề tài

Đề tài được tiến hành vào ngày 28/03/2011 – 22/06/2011 tại Trường Đại Học Nông Lâm Thành Phố Hồ Chí Minh và Khoa Cơ Khí Trường Đại Học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh

1.3.2 Phân bố thời gian tiến hành đề tài

Tìm hiểu đề tài và nghiên cứu lí thuyết : từ ngày 28/03 đến 10/04

Thiết kế chế tạo thiết bị đếm cá giống : 10/04 đến 20/04

1.4 Đối tượng và thiết bị nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu

- Nghiên cứu chế tạo thiết bị đếm cá giống bằng phương pháp xử lý ảnh

- Phần mềm Matlab 7.8 (R2009a)

1.4.2 Thiết bị nghiên cứu

Web camera Colovis

Máy tính

Nguồn sáng

Phần mềm Matlab 7.8

1.5 Phương pháp nghiên cứu

Vận dụng phương pháp xử lý ảnh trên phần mềm Matlab, bằng các công cụ xử

lý ảnh trong phần mềm Matlab có khả năng thu nhận ảnh từ camera, xử lý ảnh, đếm

được số lượng, cho ra kết quả

Quá trình xử lý ảnh được xem như là quá trình thao tác ảnh đầu vào nhằm cho

ra kết quả mong muốn Kết quả đầu ra của một quá trình xử lý ảnh có thể là một ảnh

“tốt hơn” hoặc một kết luận

Hình 2.1 Quá trình xử lý ảnh

Ảnh có thể xem là tập hợp các điểm ảnh và mỗi điểm ảnh được xem như là đặc trưng cường độ sáng hay một dấu hiệu nào đó tại một vị trí nào đó của đối tượng trong không gian và nó có thể xem như một hàm n biến P(c1, c2, , cn) Do đó, ảnh trong xử

lý ảnh có thể xem như ảnh n chiều

Sơ đồ tổng quát của một hệ thống xử lý ảnh, hình 2.2

XỬ LÝ ẢNH Ảnh

Ảnh

“Tốt hơn”

Kết luận

- Ảnh (tĩnh) không gian 2 chiều được định nghĩa là một hàm 2 biến S(x,y), với S

là giá trị biên độ (độ sáng) tại vị trí tọa độ (x,y)

+ Ảnh tương tự S(x,y):

Miền xác định (x,y) liên tục

Miền giá trị S liên tục

+ Ảnh số S(m,n) (ảnh tương tự được số hóa):

Miền xác định (m,n) rời rạc Miền giá trị S rời rạc

- Một ảnh (bao gồm một tập các điểm ảnh) có thể xem như bao gồm tập các ảnh

con (các vùng ảnh) Thuật ngữ gọi là ROIs – vùng quan tâm (Regions of Interest)

Ảnh số trong không gian rời rạc thu được từ ảnh tương tự trong không gian liên tục thông qua quá trình số hóa

Ảnh tương tự được chia thành M hàng, N cột

Giao của hàng và cột được gọi là: pixel

Đối sánh rút ra kết luận Hậu

xử lý

Giá trị biên độ của pixel tại tọa độ nguyên (m,n) là S(m,n): là trung bình độ sáng

trong pixel đó

độ sáng(biên độ) mỗi pixel

Ảnh số được biểu diễn bởi ma trận 2 chiều Các phần tử của nó là biểu diễn cho các pixel số hóa

Ta ký hiệu 1 ảnh số là S (M, N) Ta nói ảnh có độ phân giải M x N Ký hiệu là

S (m, n) để chỉ ra một phần tử ảnh Hình 2.3 minh họa ảnh dưới dạng pixel

Hình 2.3 Pixel ảnh (nguồn internet)

b Không gian màu

Tuỳ theo nhu cầu và ứng dụng, các hệ thống xử lí ảnh sẽ có tiêu chuẩn về hệ không gian màu khác nhau (color space) như: RGB, L*a*b*, HSV,…Ngoài ra còn có một số color space khác

Hình 2.4 Mô hình ảnh RGB (nguồn internet)

Hệ thống toạ độ các pixels của ảnh được biểu diễn bằng hàm số f (x, y) như sau:

Trong đó :

M, N là kích thước chiều rộng và chiều cao tương ứng của ảnh (đại diện cho số hàng và số cột trong hàm f (x, y) Hay nói cách khác, ảnh có kích thước M x N

Toạ độ điểm ảnh (x0, y0)

 Mô hình HSV suy diễn từ mô hình RGB

Hãy quan sát hình hộp RGB theo đường chéo từ White đến Black (gốc) -> ta có hình lục giác, sử dụng làm đỉnh hình nón HSV Hình 2.5 minh họa mô hình màu HSV

Hình 2.5 Mô hình màu HSV (nguồn internet)

- Hue: bước sóng gốc của ánh sáng Trong mô hình Hue được biểu diễn bằng góc từ 00 đến 3600

- Value: cường độ hay độ chói ánh sáng

- Saturation: thước đo độ tinh khiết ánh sáng gốc S trong khoảng [0 1] Biểu diễn tỷ lệ độ tinh khiết của màu sẽ chọn với độ tinh khiết cực đại

- Mô hình HSV trực giác hơn mô hình RGB Bắt đầu từ Hue (H cho trước và V=1, S=1), thay đổi S: Bổ sung hay bớt trắng, thay đổi V: Bổ sung hay bớt đen cho đến khi có màu mong muốn

 Mô hình màu L*a*b

Hình 2.6 Mô hình màu L*a*b (nguồn internet)

Tài liệu tham khảo Nhập môn xử lý ảnh số, Nxb Khoa Học và Kỹ Thuật của

tác giả Lương Mạnh Bá & Nguyễn Thanh Thủy

2.2 Tổng quan về Matlab

2.2.1 Matlab là gì?

MATLAB là sản phẩm của công ty The Matworth Inc, MATLAB có nguồn gốc

từ chữ matrix laboratory, là ngôn ngữ máy tính dùng để tính toán kỹ thuật Ban đầu

MATLAB được lập ra để giải quyết các phép toán tính trên ma trận, và điều này khiến cho MATLAB ứng dụng rất lớn trong nhiều ngành kỹ thuật khác nhau MATLAB kết hợp tính toán với lập trình và đồ họa trong môi trường phát triển tương tác, thời gian lập trình ngắn nhờ vào các hàm có sẵn Được tích hợp cùng với một số ngôn ngữ lập trình khác như: Pascal, C, C++, Fortran, Java, Visual Basic, Delphi,…do đó những ứng dụng của MATLAB có thể chuyển đổi một cách dễ dàng sang ngôn ngữ đó Với hàng loạt những ưu điểm nói trên, MATLAB đã và đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực ở nhiều nước trên thế giới

Hình 2.7 Biểu tượng Matlab

2.2.2 Các cửa sổ làm việc chính của Matlab

- Cửa sổ Command Window: Là cửa sổ giao tiếp chính của MATLAB Tất cả công việc tính toán, lập trình, sử dụng các hàm dựng sẵn trong thư viện hoặc các hàm

tự tạo đều được làm việc trên cửa sổ này

- Cửa sổ Worthspace: Là cửa sổ thể hiện các biến đang sử dụng trong quá trình lập trình dưới dạng mảng (array), cấu trúc (struct),… tùy theo tính chất của biến Cửa

sổ sẽ tự động xóa toàn bộ dữ liệu bên trong nó sau mỗi lần tắt chương trình

- Cửa sổ Command History: Là cửa sổ lưu lại tất cả các dòng lệnh được viết trên cửa sổ Command Window và cho phép thực hiện các lệnh đó một lần nữa bằng cách nhấp đôi chuột vào dòng lệnh trên cửa sổ này Dữ liệu vẫn được lưu trên cửa sổ này sau mỗi lần tắt máy

Hình 2.8 Giao diện làm việc của Matlab 2.2.3 Các kiểu dữ liệu trong MATLAB

- Matlab sử dụng 14 kiểu dữ liệu cơ bản Mỗi một kiểu dữ liệu này đều ở dạng của một ma trận hoặc mảng Các ma trận và mảng này có kích thước tối thiểu là 0 x 0

Hình 2.9 Sơ đồ các kiểu dữ liệu

2.2.4 Hệ thống lệnh trong MATLAB

2.2.4.1 Lệnh hệ thống trong Matlab

 casesen off: bỏ thuộc tính phân biệt chữ hoa và chữ thường

 casesen on: sử dụng thuộc tính phân biệt chữ hoa và chữ thường

 clc: Xoá cửa sổ dòng lệnh

 exit, quit : thoát khỏi Matlab

 help: lệnh cho xem phần trợ giúp

 save: lưu giữ các biến vào file có kiểu mat

2.2.4.2 Lệnh số học

Cũng giống như máy tính đơn giản thông thường, MATLAB cũng sử dụng các phép toán đơn giản như: cộng (+), trừ (-), nhân (*), chia (/), và các phép toán quan hệ (<, > ,= , …) phép toán logic, các hàm logarit, các hàm lượng giác,…để giải toán Ngoài các đại lượng vô hướng, các lệnh số học này còn được xây dựng để sử dụng cho các tham số là ma trận

 asb(x): Hàm tính giá trị tuyệt đối của x

 sqrt(x): Hàm tính căn bậc hai của x

 log(x): Hàm tính Logarit của x

 sin(x): Hàm tính sin góc x, x có đơn vị là radian

 cos(x): Hàm tính cosin góc x, x có đơn vị là radian

 all(x): Hàm cho giá trị là 1 nếu tất cả các phần tử ma trận x khác 0, ngược lại cho giá trị bằng 0

Các toán tử Logic

& :Và

 : Hoặc ~ : Không (Not)

2.2.4.3 Lệnh cấu trúc

a.Vòng lặp for-end

Cú pháp :

For chỉ số= biểu thức Nhóm lệnh A;

End Qui tắc thực hiện:

 Chỉ số của vòng lặp là biến

 Nếu ma trận biểu thức là rỗng thì không thực hiện được vòng lặp

 Nếu số biểu thức là một đại lượng vô hướng, vòng lặp thực hiện một lần

và chỉ số nhận giá trị của đại lượng vô hướng

 Nếu biểu thức là vectơ hàng, số lần lặp bằng số phần tử trong vectơ, sau mỗi lần lặp chỉ số nhận tiếp theo của vectơ

 Nếu biểu thức là một ma trận thì số vòng lặp bằng số cột của ma trận, sau mỗi lần lặp chỉ số sẽ nhận giá trị cột tiếp theo của ma trận

Ví dụ:

data=[4 5 6 8;7 16 -1 5]

for n=data x=n(1)-n(2)

end

b Vòng lặp While

End

- Nếu biểu thức đúng thì thực hiện nhóm lệnh A Khi thực hiện xong thì lại kiểm tra điều kiện Nếu điều kiện A vẫn còn đúng thì nhóm lệnh A lại được thực hiện Khi điều kiện sai, vòng lặp kết thúc Trong nhóm lệnh A, nên có các biến trong biểu thức hoặc các giá trị của biểu thức không thay đổi

Ví dụ:

num=0;ESP=1;

while(1+ESP)>1 ESP=ESP/2

2.2.5 Ứng dụng của MATLAB

- MATLAB là công cụ lập trình đáp ứng được những vấn đề hết sức đa dạng như: xử lí tín hiệu, xử lí ảnh, điều khiển, logic mờ, mạng nơron, robot,…Nhờ các toolbox mà lĩnh vực áp dụng của MATLAB rất rộng, bao gồm các ngành Kỹ thuật điện - Điện tử, Điều khiển tự động, Viễn thông, Cơ khí, Động lực…Các toolbox của MATLAB ngày càng được bổ sung theo sự phát triển của khoa học kỹ thuật

2.2.6 Ứng dụng của Matlab trong xử lý ảnh

- Trong xử lý ảnh Matlab sử dụng hai Toolbox chính là Image Acquisition Toolbox để thu thập ảnh và Image processing toolbox để xử lý ảnh

2.2.6.1 Image Acquisition Toolbox

- Trong quá trình thu thập ảnh vào Matlab người ta phân ra thành hai loại ảnh

 Ảnh tĩnh: là các loại ảnh đã dược chụp và lưu lại hoặc được vẽ bằng các công cụ vẽ như: paint, Corel Draw,…

 Ảnh động: Là các loại ảnh được quan sát và thu lại thông qua các thiết bị thu nhận như camera

a Thu nhận ảnh tĩnh vào Matlab

Đọc ảnh từ môi trường ngoài vào Matlab

% Ảnh đọc vào sẽ hiển thị dưới dạng mảng ma trận

Hình 2.10 minh họa lệnh imread

- Hàm image(X,Y,C) hiển thị hình ảnh biểu diễn bởi ma trận C kích thước MxN lên trục tọa độ hiện hành X, Y là các vector xác định vị trí các pixel C(1,1) và C(M,N) trong hệ trục hiện hành

- Hàm imagesc có chức năng tương tự như hàm image, ngoại trừ việc dữ liệu ảnhsẽ được co giãn để sử dụng toàn bộ bản đồ màu hiện hành

- Hàm imview cho phép hiển thị hình ảnh trên một cửa sổ riêng, nền Java, gọi làimage Viewer Image Viewer cung cấp các công cụ dò tìm và xác định các giá trị pixel một cách linh hoạt

- Hàm imshow cũng tạo một đối tượng đồ họa thuộc loại image và hiển thị ảnhtrên một figure Hàm imshow sẽ tự động thiết lập các giá trị của các đối tượng image,axes và figure để thể hiện hình ảnh

Cấu trúc hàm imshow

Imshow(‘filename.fmt’) hoặc imshow(I) % I là tên biến gán cho một ma trận ảnh