如何从此图像中删除此非红色和非圆形对象？使红色变为白色，其余为黑色

Question

我需要红色圆圈白色，其余为黑色。完全像二进制图像。我可以只过滤掉红色，然后做一些事情，但如何只包括圆圈？ 我尝试了很多东西，但它不起作用。我猜是因为 MATLAB 的不推荐使用的功能。因为其中许多主题至少已有 10 年的历史。我试过这些：

https://nl.mathworks.com/help/images/ref/bwareaopen.html

https://nl.mathworks.com/matlabcentral/answers/19507-remove-non-circle-objects-from-image

我只是用这个代码接近了，但它仍然留下了正方形和六边形。我想让他们走，但不知道怎么走。我尝试增加 minExtend 或减少，但它没有这样做。

I=imread('circlesColored.png');
% Get the image as a b&w indexed (non-rgb) image
R=I(:,:,1);
R=(R>35&R<255);
imshow(R);
bwareaopen(I, 50);
 BW = gray2ind(R, 2);
%Calculate its connected regions
L = bwlabel(BW); % Not using bwconncomps() for older version users
stats = regionprops(L,'Extent','Area');
%Find the ones that are like a circle
minExtent = 0.75;
keepMask = [stats.Extent]>minExtent;
%Extract the image of circles only and display
BWcircles = ismember(L, find(keepMask));
BWnonCircles = BW & ~BWcircles;
%Show the circles
figure, imshow(BWcircles)

Answer 1

这里有一个稍微不同的方法：

% remove non-red
thr=100;
I_only_red= I(:,:,1)>thr & I(:,:,2)<thr & I(:,:,3)<thr ;

%remove non circles: we first find the circles in the image
[centers, radii, metric] = imfindcircles(I_only_red,[40 120]);

% and make a mask according to their centers and radii:
[x y]=meshgrid(1:size(I,2),1:size(I,1));
mask=zeros(size(I_only_red));

for n=1:numel(radii)
    mask = mask | (x-centers(n,1)).^2+(y-centers(n,2)).^2<=radii(n).^2;
end

让我们开始吧：

subplot(3,1,1); imagesc(I);
subplot(3,1,2); imagesc(I_only_red);
                viscircles(centers , radii ,'EdgeColor','b');

subplot(3,1,3); imagesc(I_only_red.*mask);

Answer 2

从 R2019a 开始，'Circularity' 属性将添加到 regionprops。我修改了你的代码来得到它：

close all; clc; clear variables;
I=imread('2JxCA.png');
% Get the image as a b&w indexed (non-rgb) image
R=I(:,:,1);
R=(R>35&R<255);
imshow(R);
%Calculate its connected regions
L = bwlabel(R); % Not using bwconncomps() for older version users
stats = regionprops(L,'Circularity'); 
%Find the ones that are like a circle
keepMask = [stats.Circularity]>.99;
%Extract the image of circles only and display
BWcircles = ismember(L, find(keepMask));
BWnonCircles = R & ~BWcircles;
%Show the circles
figure, imshow(BWcircles)

但是，如果您使用的是旧版本，请不要担心。 Docs实际上描述了它是如何计算的：

'循环性'
对象的圆度，作为带字段的结构返回 圆。该结构包含每个对象的循环值 在输入图像中。圆度值计算为 (4*Area*pi)/(Perimeter^2)。对于一个完美的圆，圆度值 为 1. 输入必须是标签矩阵或具有连续性的二值图像 地区。如果图像包含不连续的区域，regionprops 返回意外结果。

注意

不建议将圆形用于非常小的对象，例如 3×3 正方形。对于这种情况，结果可能会超过循环值 一个完美的圆圈。

因此，如果您在 R2019a 之前的版本中运行代码，请将分配 stats 和 keepMask 的行替换为以下行：

stats = regionprops(L,'Area', 'Perimeter'); 
%Find the ones that are like a circle
Circularity = (4*[stats(:).Area]*pi)./([stats(:).Perimeter].^2);
keepMask = Circularity>.99;