刚开始用python ，霍夫圆，检测，但是图片中有很多重叠的圆，hough变换就不一定好用了。

可以阈值分割，胶粒和周围颜色有明显边界，

然后用regionprops函数

土豆洋芋山药蛋

图像分割+连通域统计与标注——MATLAB

MATLAB文档里有说明

MATLAB代码：

regionprops方法：

clc,clear

clf;

i=imread('C:\Users\liulang\Desktop\untext.jpg');

I=rgb2gray(i); %转成灰度图

%输出直方图

% figure;imhist(I);

%人工选定阈值进行分割，选择阈值代码在上面两个博客中

%自动选择阈值

T2=graythresh(I);

BW2=im2bw(I,T2);%Otus阈值进行分割

imshow(I,[]);hold on;

[l,m] = bwlabel(BW2);

status=regionprops(l,'BoundingBox');

%圆心，半径，画圆

stats = regionprops('table',BW2,'Centroid',...

'MajorAxisLength','MinorAxisLength')

centers = stats.Centroid;

diameters = mean([stats.MajorAxisLength stats.MinorAxisLength],2);

radii = diameters/2;%半径

hold on

viscircles(centers,radii);

hold off

centroid = regionprops(l,'Centroid');

imshow(I,[]);

imfindcircles方法：

image.png

clc;clear;close all;

i=imread('C:\Users\liulang\Desktop\untext.jpg');%打开图片

imshow(i,[]);%显示图片

Rmin = 5;%最小半径以像素为单位

Rmax = 25;%最大半径

[centersBright, radiiBright] =

imfindcircles(i,[Rmin Rmax],'ObjectPolarity','bright');%把bright改乘dark就是测外圈适应不同需求，还可以内圈外圈各测一遍取平均值。

%找到图片中在最大最小半径区间内亮亮的圆

viscircles(centersBright, radiiBright,'Color','b');%画圆，颜色，线型

jiaoli=radiiBright/2.517;%像素长度与um转换，

text(centroid(i,1).Centroid(1,1)-15,centroid(i,1).Centroid(1,2)-15, num2str(i),'Color', 'r')