MatLab利用regionprops函数获取图片中物体轮廓最小外接矩形

使用Matlab中的regionprops函数可以获取图片中物体的各种属性，包括最小外接矩形。下面是一个示例代码：

% 读取图片
im = imread('example.jpg');

% 二值化处理
bw = im2bw(im);

% 获取区域属性
stats = regionprops(bw, 'BoundingBox');

% 显示原图和最小外接矩形
subplot(1,2,1);
imshow(im);
title('原图');
subplot(1,2,2);
imshow(im);
hold on;
for i = 1:length(stats)
    rectangle('Position', stats(i).BoundingBox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end
title('最小外接矩形');

以上代码首先读取一张图片，然后将其二值化处理。接着使用regionprops函数获取二值化后的图片中的所有区域属性，其中包括最小外接矩形。最后在图片上绘制最小外接矩形并显示出来。

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遍历图像 找最小外接矩形 matlab,2018a版本MatLab利用regionprops函数获取图片中物体轮廓最小外接矩形...

可以使用Matlab中的regionprops函数来获取图片中物体轮廓的最小外接矩形。以下是一个示例代码：

% 读入图像
img = imread('example.jpg');

% 转为二值图像
bw = imbinarize(rgb2gray(img));

% 获取物体轮廓
stats = regionprops(bw, 'BoundingBox');

% 遍历所有边界框并绘制最小外接矩形
figure;
imshow(img);
hold on;
for i = 1:numel(stats)
    bb = stats(i).BoundingBox;
    rectangle('Position', [bb(1), bb(2), bb(3), bb(4)], 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
end
hold off;

这个代码将读取名为`example.jpg`的图像，并将其转换为二值图像。然后，它将使用`regionprops`函数来获取物体轮廓的边界框。最后，它将遍历所有边界框并在原始图像中绘制最小外接矩形。

请注意，`regionprops`函数还可以用于获取其他有关物体轮廓的信息，例如面积、周长、中心点等。有关更多详细信息，请参阅Matlab文档。

matlab保留的轮廓寻找最小的外接矩形

MATLAB提供了一个功能强大的图像处理工具箱，其中包括轮廓寻找和外接矩形的功能。在MATLAB中，可以使用regionprops函数来获取图像中对象的特征，包括面积、周长、外接矩形等信息。

要寻找最小外接矩形，首先需要使用bwboundaries函数找到图像中的轮廓。然后利用regionprops函数获取每个轮廓的外接矩形信息，包括外接矩形的位置、大小、旋转角度等。通过比较每个外接矩形的面积，可以找到最小的外接矩形。

接着可以使用MATLAB的绘图功能将找到的最小外接矩形在原图上进行标注，以便进一步分析和处理。

总之，MATLAB提供了丰富的图像处理工具和函数，能够帮助用户轻松找到图像中的最小外接矩形，为进一步的分析和处理提供了便利。