【图像检测】基于计算机视觉实现红外图像的人体特征信息检测Matlab源码

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matlab科研助手 2022-02-27 09:05:10 博主文章分类：图像处理 ©著作权

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1 简介

基于计算机视觉实现红外图像的人体特征信息检测Matlab源码

2 完整代码

clc;
    [filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg'},'choose the picture');
    str=[pathname, filename];
    m=imread(str);
    Input_Image=m(3:end-3,3:end-3);   
    [h, g]=imhist(Input_Image);    % h 为像素个数，g 为灰度级
    ff=double(Input_Image); 
  %/////////选择感兴趣区域具体程序段///////////////////
    [M, N]=size(Input_Image);
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%//输入300,得到初始阈值tg
    tg=1;
for a=1:255
    if (h(a)>300)&&(h(a+1)<300)
          if tg<a
             tg=a;
          end
    end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%//查找[tg,tg+10]之间的最小值，确定阈值tg
sign=1000;
for a=tg:tg+10
    if h(a)<sign
       sign=h(a);
       tg=a;       
    end
end
  %根据所确定的全局阈值将原图像变成二值图像
  X=zeros(M,N);
  for i=1:M
      for j=1:N
          if Input_Image(i,j)>=tg
              X(i,j)=1;
          else
              X(i,j)=0;
          end
      end
  end
  X=X~=0;
  %标记连接成分（8邻域）
  [LX ,XNum]=bwlabeln(X,8);
  size(LX);
  %以伪彩色的形式显示标记图像
  RGBX=label2rgb(LX,@jet,'k');
   %/////////////////////////////////////////////////////////////////
   %寻找最大区域作为参考区域
  [r1,c1]=find(LX==1);
  [a,b]=size(r1);
  MaxRegion=a;
  Max_Region_flag=1;
  Max_Region_r=r1;
  Max_Region_c=c1;
  for i=2:XNum
      [r,c] = find(LX == i);
      [a,b]=size(r);
      if a>MaxRegion
          MaxRegion=a;
          Max_Region_flag=i;
          Max_Region_r=r;
          Max_Region_c=c;
      end
  end
  %确定参考区域的四个顶点坐标
 rmin=min(min(Max_Region_r));
 rmax=max(max(Max_Region_r));
 cmin=min(min(Max_Region_c));
 cmax=max(max(Max_Region_c));
  %确定参考区域的行数和列数
  Ref_row=rmax-rmin+1;
  Ref_column=cmax-cmin+1;
  %将参考区域图像赋给一个新的图像矩阵Ref_Image
  Ref_Image=zeros(M,N);
  for i=1:M
      for j=1:N
          if(i>rmin &&i<rmax &&j>cmin &&j<cmax)
          Ref_Image(i,j)=Input_Image(i,j);
          else
          Ref_Image(i,j)=0;
          end
      end
  end
  %确定参考区域的宽和高
  Ref_Height=rmax-rmin+1;
  Ref_Width=cmax-cmin+1;
  %确定感兴趣区域的宽和高以及四个顶点的坐标
  ROI_Height=0.7*Ref_Height;
  ROI_Width=0.3*Ref_Width;
  ROIminr=rmin-ROI_Height;
  ROImaxr=rmax+ROI_Height;
  ROIminc=cmin-ROI_Width;
  ROImaxc=cmax+ROI_Width;
  %转换为整数
  ROImaxr=round(ROImaxr);
  ROIminr=round(ROIminr);
  ROImaxc=round(ROImaxc);
  ROIminc=round(ROIminc);
  %处理边界问题
  if ROIminr<0 
      ROIminr=1;
  end
  if ROImaxr>M
      ROImaxr=M;
  end
  if ROIminc<0
      ROIminc=1;
  end
  if ROImaxc>N
      ROImaxc=N;
  end
  %将感兴趣区域图像赋给一个新的图像矩阵ROI_Image
  ROI_Image=zeros(M,N);
  for i=1:M
      for j=1:N
          if(i>ROIminr&&i<ROImaxr&&j>ROIminc&&j<ROImaxc)
          ROI_Image(i,j)=Input_Image(i,j);
          else
          ROI_Image(i,j)=0;
          end
      end
  end
  %显示感兴趣区域图像
  ww=uint8(ROI_Image);
  x=mean2(ww);
  fx1=8.5094e-06*x^3-0.0022*x^2+0.1726*x+1.4361;
  fx2=5.0918e-07*x^4-1.9187e-04*x^3+0.0241*x^2-1.1363*x+91.6610;
  fx3=-2.01e-5*x^3 + 0.00838*x^2-0.924*x+102.0;
  fx4=1.08e-4*x^3-0.024*x^2+1.45*x+108.0;
  fx5=0.2185*sin(1.44*x-4.866)+0.3676*sin(2.801*x-19.42)+0.2096*sin(2.38*x-12.42)+0.1813*sin(4.144*x+28.31)+0.3283*sin(2.472*x-7.916)+0.386*sin(1.977*x+4.266)+0.2477*sin(3.806*x+23.12)+0.1104*sin(0.739*x+8.16)+36.5;
  gx1='mmol/L';
  gx2='次/min';
  gx3='mmHg';
  gx4='度';
  fprintf('你的血糖是%6.2f',fx1);
  fprintf('%s  ',gx1);
  if fx1>6
      a='你的血糖偏高';
  elseif (4<fx1)&&fx1<6
      a='你的血糖正常';
  else 
      a='你的血糖偏低';
  end
  fprintf('%s\n',a);
  fprintf('你的心率是%5.0f',fx2);
  fprintf('%s\n',gx2);
  fprintf('你的血压是%6.0f-',fx3)
  fprintf('%6.0f',fx4);
  fprintf('%s\n',gx3);
  fprintf('你的体温是%6.1f',fx5);
  fprintf('%s\n',gx4);