30+行Matlab代码实现文件扫描

图片处理前后对比

最近刚好看到一篇回答，用阈值二值化处理图片水印，受到启发写此代码。阈值二值化适合处理只有黑白两色的图片，考虑到文件盖章，这里作者使用像素颜色替换及灰度值处理图片，进一步提高处理精度和能力。

我们需要：Matlab软件，手机拍的文件图片

首先读入图片：


filename='TestPic.jpg';%图片名称，默认与代码在同一文件夹下

img=imread(filename);%读入图片

获取图片RGB值


R=img(:,:,1);

G=img(:,:,2);

B=img(:,:,3);

获取矩阵大小（以像素为单位）：


[x,y,z]=size(img);

筛选图片颜色：

这里，RGB数值不唯一，可以根据具体图片重新调整，特别是识别红色的if语句，需要反复调参。这里作者事先在PS里查看了原图红色区域RGB数值。如果你不会PS，那……总有别的办法搞到RGB吧……实在不行咱一点点调嘛。

当判断出不是红色后，将该像素的灰度计算出来。这里，灰度是用来判断“白”和“黑”的工具，当灰度大于某一值，我们认为其应该为白色，将该像素完全修改为白色。而我们认为的“黑”色不予改动。

ps：这样做的好处之一是，只让白的地方更白，其他比较复杂的区域未作改变，图片不至于偏离事实。


for i=1:x

    for j=1:y

        if ((R(i,j)>=100)&&(R(i,j)<=255)&&(G(i,j)<110)&&(B(i,j)<110))%识别红色

            R(i,j)=255;%重新赋值

            G(i,j)=70;

            B(i,j)=70;

        else%其他区域

            %Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114    灰度与RGB转换公式

            gray=R(i,j)*0.299+G(i,j)*0.587+B(i,j)*0.114;

            if gray>120  %如果灰度值大于该阈值，修改其为白色

                R(i,j)=255;

                G(i,j)=255;

                B(i,j)=255;

            end

        end

    end

end

颜色覆盖：

这里我们将之前转换好的RGB图层全部赋值给res变量，res变量即最终结果。

ps：当图片较大时，这里会耗费比较多的时间，属于正常现象


for i=1:x

    disp(['颜色覆盖',num2str(i/x*100),'%']);%显示进度

    for j=1:y

        res(i,j,1) = R(i,j);

        res(i,j,2) = G(i,j);

        res(i,j,3) = B(i,j);

    end

end

图片保存：


imwrite(res,'stripes2.png');%保存图片

至此，这32行代码已经能自动将你手机拍的图片转换为“扫描文件”了

需要注意的是，拍摄图片的时候最好在文件正上方，拍完有条件地话可以裁剪一下，这些手机自带的软件都可以搞定。

全部完整代码如下：


clc;

clear all;

filename='TestPic.jpg';%图片名称，默认与代码在同一文件夹下

img=imread(filename);%读入图片

R=img(:,:,1);

G=img(:,:,2);

B=img(:,:,3);

[x,y,z]=size(img);

for i=1:x

    for j=1:y

        if ((R(i,j)>=100)&&(R(i,j)<=255)&&(G(i,j)<110)&&(B(i,j)<110))%识别红色

            R(i,j)=255;%重新赋值

            G(i,j)=70;

            B(i,j)=70;

        else%其他区域

            %Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114    灰度与RGB转换公式

            gray=R(i,j)*0.299+G(i,j)*0.587+B(i,j)*0.114;

            if gray>120  %如果灰度值大于该阈值，修改其为白色

                R(i,j)=255;

                G(i,j)=255;

                B(i,j)=255;

            end

        end

    end

end

disp('转换结束');

for i=1:x

    disp(['颜色覆盖',num2str(i/x*100),'%']);%显示进度

    for j=1:y

        res(i,j,1) = R(i,j);

        res(i,j,2) = G(i,j);

        res(i,j,3) = B(i,j);

    end

end

imwrite(res,'stripes2.png');%保存图片

disp('图片已保存');

end