【图像转换】基于matlab二维图转三维图【含Matlab源码 465期】

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二、部分源代码

I=imread('dx.bmp');  %读入一幅图片
%I=I(33:375,74:508,:);  %须事先人工确定行标和列标
 
%提取坐标框内部分
I1=I(:,:,1);     %提取红色灰度矩阵
pixel_black=(I1==0);
number_col=sum(pixel_black);
number_row=sum(pixel_black');
j1=find(number_col==max(number_col));
number_col(j1)=-1;
j2=find(number_col==max(number_col));
 
i1=find(number_row==max(number_row));
number_row(i1)=-1;
i2=find(number_row==max(number_row));
I=I(min(i1,i2):max(i1,i2),min(j1,j2):max(j1,j2),:);
 
%提取各等高线上颜色灰度值
II=I;
II(II==255)=0;
II(II>0)=255;
BW=II(:,:,1)+II(:,:,2)+II(:,:,3);
[row_id,col_id]=find(BW);
up_row_id=min(row_id);
up_col_id=col_id(round(mean(find(row_id==up_row_id))));
left_col_id=min(col_id);
left_row_id=row_id(round(mean(find(col_id==left_col_id))));
pixel_BW=BW(up_row_id:left_row_id,up_col_id);
row_id=find(pixel_BW)-1+up_row_id;
yanse(:,1:3)=I(row_id,up_col_id,:);
%yanse=[0 0 143;
%    0 47 255
%    0 223 255
%    143 255 111
%    255 207 0
%    255 31 0
%    127 0 0];  %须事先人工确定各等高线颜色灰度值，用到了getpts函数

[m,n]=size(I(:,:,1));
BW=zeros([m,n]);
x_xishu=4/(n-1);
y_xishu=4/(m-1);
gao=[0.1:0.1:0.7];
 
%提取各等高线上点的三维坐标
xyz=[];
for i=1:7
    BW1=BW;
    BW1(I(:,:,1)==yanse(i,1)&I(:,:,2)==yanse(i,2)&I(:,:,3)==yanse(i,3))=1;
    [y,x]=find(BW1);
    xyz=[xyz;1+(x-1)*x_xishu 1+(y-1)*y_xishu gao(i)*ones(size(x))];
end
xyz=xyz(1:3:end,:);
xyz=[xyz;1 1 0;1 2 0;1 3 0;1 4 0;1 5 0;2 1 0;3 1 0;4 1 0;5 1 0;5 2 0;5 3 0;5 4 0;5 5 0;2 5 0;3 5 0;4 5 0];
x=xyz(:,1);
y=xyz(:,2);
z=xyz(:,3);
 

  

 

  
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三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.
[5]陈浩,方勇,朱大洲,王成,陈子龙.基于蚁群算法的玉米植株热红外图像边缘检测[J].农机化研究. 2015,37(06)

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